Смирнов, А. А.Дидык, А. К.Дреев, А. Н.Смирнов, С. А.Смірнов, О. А.Дідик, А. К.Дрєєв, О. М.Смірнов, С. А.Smirnov, A. A.Didyk, A. K.Dreyev, A. N.Smirnov, S. A.2017-09-222017-09-222016Модели системы нейросетевых экспертов безопасной маршрутизации в облачных антивирусных системах / А. А. Смирнов, А. К. Дидык, А. Н. Дреев, С. А. Смирнов // Системи обробки інформації : зб. наук. пр. — Х. : ХУПС, 2016. — № 3. — С. 36-39.https://dspace.kntu.kr.ua/handle/123456789/6821Данная статья посвящена разработке модели системы нейросетевых экспертов безопасной маршрутизации. Особенностью разработанной системы нейросетевых экспертов является комплексность использования нейронных сетей типа АРТ и многослойного персептрона для решения задачи безопасной маршрутизации, что позволит повысить точность принятия правильного решения о несанкционированном доступе к волоконно-оптическим линиям связи. Дана стаття присвячена розробці моделі системи нейромережевих експертів безпечної маршрутизації. Особливістю розробленої системи нейромережевих експертів є комплексність використання нейронних мереж типу АРТ і бага-тошарового персептрона для вирішення завдання безпечної маршрутизації, що дозволить підвищити точність прийн-яття правильного рішення про несанкціонований доступ до волоконно-оптичних ліній зв'язку. This article is devoted to the development of neural network experts secure routing model. Specially designed neural network expert system is the integrated use of neural networks such as multilayer perceptron and ART solutions for secure routing prob-lem, which will improve the accuracy of making the right decision about unauthorized access to the fiber-optic communication lines.ruоблачные антивирусыинформационно-телекоммуникационные сетихмарні антивірусиінформаційно-телекомунікаційні мережіinformation and communication networkcloud antivirusArticle