Модуль інтелектуального агента для класифікації зловмисного програмного забезпечення з використанням нечіткої логіки

Abstract

Метою роботи є розробка програмного модуля інтелектуального агента для класифікації шкідливого програмного забезпечення, що забезпечує моніторинг, еволюційний відбір ознак, оцінку рівня загрози та превентивне блокування процесів у режимі реального часу з використанням технологій нечіткої логіки, ройового інтелекту та мультиагентних платформ. Методи дослідження: методи аналізу та проєктування інформаційних систем, теорія нечітких множин та нечіткого логічного виведення, алгоритми ройового інтелекту (оптимізація роєм часток — PSO), методи динамічного та поведінкового аналізу програмного забезпечення, методи математичної статистики та теорії класифікації (ROC-AUC аналіз), засоби розробки програмних модулів на мові Python, методи тестування програмного забезпечення та аналізу ефективності аналітичних метрик. Результатом роботи є програмний модуль інтелектуального агента безпеки, який здійснює асинхронний збір даних про виклики системних API та мережеву активність, виконує оптимізацію і скорочення розмірності вектора ознак, розраховує чіткий індекс загрози на основі бази продукційних правил за алгоритмом Мамдані та забезпечує автоматизоване блокування або ізоляцію підозрілих процесів.

The purpose of the work is to develop a software module of an intelligent agent for classifying malicious software, which provides monitoring, evolutionary feature selection, threat level assessment and preventive blocking of processes in real time using fuzzy logic technologies, swarm intelligence and multi-agent platforms. Research methods: methods of analysis and design of information systems, theory of fuzzy sets and fuzzy logic inference, algorithms of swarm intelligence (particle swarm optimization — PSO), methods of dynamic and behavioral analysis of software, methods of mathematical statistics and classification theory (ROC-AUC analysis), tools for developing software modules in Python, methods of software testing and analysis of the effectiveness of analytical metrics. The result of the work is a software module of an intelligent security agent, which performs asynchronous data collection on system API calls and network activity, performs optimization and dimensionality reduction of the feature vector, calculates a clear threat index based on a production rule base using the Mamdani algorithm and provides automated blocking or isolation of suspicious processes.