Рис. 5. Условная модель классификации угроз ИБ подсистемы САПР
Рассмотрим пример. На рис. 5 изображена условная модель клас-
сификации угроз ИБ подсистемы САПР. Роль входа и выхода можно
кратко объяснить следующим образом. Во время каждого интервала
времени классификатор атак получает новый образец из среды подси-
стемы. Далее реакция подсистемы
x
0
обрабатывается в рецепторе, из
которого поступает как в блок “обучаемый”, так и в блок “учитель”
для оценки. Критерий оценки должен быть выбран так, чтобы его
минимизация или максимизация отражала свойства классификации
(классов угроз). Поэтому критерий может быть включен в систему,
чтобы служить в качестве учителя для классификатора. Модель обу-
чения формируется следующим образом. Предполагается, что класси-
фикатор имеет в распоряжении множество дискриминантных функций
нескольких переменных. Система адаптируется к лучшему решению.
Лучшее решение выделяет множество дискриминантных функций, ко-
торые дают минимум последствий среди множества дискриминантных
функций для данного множества образцов атак.
К достоинствам такого подхода можно отнести возможность учета
расширения САПР проектантами и тот факт, что в САПР используются
CALS-технологии.
Обучение на основе условной нечеткой меры.
Пусть
X
=
{
x
1
, . . . x
n
}
— множество причин (входов) и
Y
=
{
y
1
, . . . y
n
}
— множество резуль-
татов. Если
h
— функция из
X
в интервале [0, 1],
h
(
x
1
)
< . . . < h
(
x
n
)
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2013. № 3 71
