Методика синтезу алгоритмів розпізнавання уразливостей web-ресурсів за сигнатурами значень нечітких лінгвістичних ознак

Abstract

Формализована задача нечеткого распознавания уязвимостей web-ресурсов, заданная сложным эталонным описанием в виде сигнатур интервалов значений нечетких лингвистических признаков. С использованием полученного эталонного описания и математического аппарата теории проверки сложных статистических гипотез синтезированы алгоритмы многоальтернативного распознавания объектов тестирования по минимаксному решающему правилу, а также критериям байесовского максимума апостериорной вероятности и максимальной правдоподобности.

Формалізовано задачу нечіткого розпізнавання уразливостей webресурсів, що задана складним еталонним описом у вигляді сигнатур інтервалів значень нечітких лінгвістичних ознак. Із застосуванням отриманого еталонного опису та математичного апарату теорії перевірки складних статистичних гіпотез синтезовано алгоритми багатоальтернативного розпізнавання об’єктів тестування за мінімаксним вирішувальним правилом, а також критеріями баєсівського максимуму апостеріорної ймовірності та максимальної правдоподібності.

The paper formalizes the problem of fuzzy recognition of vulnerabilities in web-resources that is set by a complex reference description in the form of signatures of intervals of the values of fuzzy linguistic features. The reference description and the mathematics of the theory of validation complex statistical hypotheses were applied to synthesize multi-criteria object recognition algorithms using the minimax decision rule and the Bayesian maximum of a posteriori probability and maximum likelihood criteria.