OPTIMIZATION OF NEURAL NETWORK COMPUTATION USING INTEGER ARITHMETIC

ID елемента: 20976
2026/04/30
Властивості
Назва
Англійська
OPTIMIZATION OF NEURAL NETWORK COMPUTATION USING INTEGER ARITHMETIC
Російська
.
Українська
АНАЛІЗ МОДЕЛЕЙ ВИЯВЛЕННЯ ВТОРГНЕНЬ НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖ У СИСТЕМАХ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ
Опис
Англійська
The rapid growth in the popularity of Internet of Things (IoT) systems makes the issue of improving security increasingly important. However, since most sensors and actuators are based on energy-efficient microcontrollers, the use of popular neural network-based intrusion detection models is practically infeasible for such devices. The aim of this work is to analyze existing intrusion detection systems based on network information in terms of their applicability to energy-efficient microcontrollers with limited computational capabilities. The following results were obtained: the vast majority of studies propose large-scale neural network models that cannot be used on small microcontrollers. Most research focuses solely on detection accuracy, without considering performance or resource consumption. However, several studies propose reducing the number of network protocol parameters used for detection, and analyze the impact of this reduction on detection effectiveness. The most popular publicly available datasets suitable for evaluating and comparing intrusion detection efficiency were also identified. Conclusions: neural network models that use a reduced set of network parameters for recognition, combined with neural network computation optimization, represent a promising direction for future research. Publicly available datasets enable comparison with existing solutions.
Українська
Стрімкий ріст популярності систем інтернету речей робить проблему підвищення безпеки все більш значущою. Але через те, що більшість сенсорів та виконавчих пристроїв базуються на енергоефективних мікроконтролерах, використання популярних моделей виявлення вторгнень на основі нейромереж практично неможливе для таких пристроїв. Мета даної роботи полягає в аналізі існуючих систем виявлення вторгнень на основі мережевої інформації з точки зору використання в енергоефективних мікроконтролерах з обмеженими обчислювальними можливостями. Отримані наступні результати: переважна більшість досліджень пропонують масштабні моделі нейромереж, які неможливо використати у малих мікроконтролерах. Проводяться тільки дослідження ефективності, але не швидкодії або споживання ресурсів. Але у декількох роботах запропоновано зниження кількості параметрів мережевих протоколів, на основі яких проводиться розпізнавання, та проведено аналіз впливу цього зниження на ефективність розпізнавання. Також визначені найпопулярніші загальнодоступні набори даних, які можна використовувати для порівняння ефективності виявлення вторгнень. Висновки: моделі нейромереж, які використовують скорочений набір мережевих параметрів для розпізнавання, в поєднанні з оптимізацією обчислень нейромереж є перспективним напрямом подальших досліджень. При використанні загальнодоступних наборів даних можна проводити порівняння з рішеннями, які вже існують.
Автор
Українська
Zakovorotnyi, Oleksandr
Українська
Khulap, Andrii
Тематика
Англійська
neural network
Англійська
intrusion detection
Англійська
network traffic
Англійська
datasets
Англійська
analysis
Російська
22
Українська
нейромережа
Українська
розпізнавання втручань
Українська
мережевий трафік
Українська
набори даних
Українська
аналіз
Видавництво
Українська
Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»
Тип
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Українська
Рецензована Стаття
Формат
application/pdf
Ідентифікатор
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3824
10.26906/SUNZ.2025.2.125
Джерело
Англійська
Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal; Vol. 2 No. 80 (2025): Control, Navigation and Communication Systems; 125-131
Російська
Системы управления, навигации и связи. Сборник научных трудов; Том 2 № 80 (2025): Системи управління, навігації та зв'язку; 125-131
Українська
Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць; Том 2 № 80 (2025): Системи управління, навігації та зв'язку; 125-131
2073-7394
10.26906/SUNZ.2025.2
Мова
uk
Відношення
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3824/3130
Права
Українська
Авторське право (c) 2025 Oleksandr Zakovorotnyi, Andrii Khulap
Українська
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Набори елементів 1
Збірник наукових праць. Системи управління, навігації та зв’язку
20733 346 items
Інформація про метадані
Створено
2026-4-30 16:43
Остання зміна
2026-4-30 16:43
ID елемента
#20976