Численный метод модификации моделей, разработанных на основе метода анализа иерархий, с использованием искусственной нейронной сети - Александр Владимирович Мельников; Николай Сергеевич Кобяков (Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2025)
В статье рассматривается процесс формирования моделей для оценки показателя качества с использованием метода анализа иерархий, в предметных областях, которые характеризуются связанными признаками. Применение классического метода анализа иерархий не позволяет формировать модели со связанными признаками. Целью работы является разработка и верификация численного метода, который позволит модифицировать модели, сформированные с использованием метода анализа иерархий и увеличить их точность благодаря учету связи признаков. Верификация разработанного метода выполнена на примере формирования моделей оценки опасности деструктивных программных воздействий вредоносных программ класса вредоносные утилиты на автоматизированные системы специального назначения органов внутренних дел. На основе метода анализа иерархий, исходя из результатов опроса специалистов в области обеспечения информационной безопасности, сформирована исходная модель. Выявлены связанные поведенческие паттерны вредоносных утилит, совместная реализация которых, приводит к повышению значения показателя опасности исследуемой альтернативы. Для исследования связанных признаков сформирована искусственная нейронная сеть прямого распространения. Гиперпараметры искусственной нейронной сети определены таким образом, чтобы получить достаточную точность при верификации. Разработан численный метод, позволяющий учитывать связанные признаки в моделях, разработанных с использованием метода анализа иерархий. С использованием численного метода выполнена модификация и верификация исходной модели. Для верификации модели использовался тестовый набор данных, сформированный в ходе опроса экспертов. Верификация численного метода показала непротиворечивость полученных результатов. Результаты исследования могут быть использованы специалистами для формирования моделей оценки показателя качества, при связанных признаках.