В данной работе проведен анализ рекуррентных нейронных сетей. Разработаны архитектуры глубоких нейронных сетей семейства LSTM для обнаружения сетевых аномалий. На языке программирования Python с использованием библиотеки TensorFlow реализован прототип системы обнаружения вторжений, в основе которой лежат разработанные архитектуры нейронных сетей. Осуществлено тестирование разработанного прототипа, и проведен анализ полученных результатов.

In the given work the recurrent neural networks are analyzed. The deep neural networks of set LSTM architectures for anomaly detection is developed. Intrusion detection system prototype based on developed neural networks architectures is implemented in Python using Tensorflow. Implemented prototype is tested. Obtained results is analyzed.