Розроблено метод розпізнавання шкідливих програм на основі штучної
імунної мережі, що дозволяє підвищити точність і швидкість розпізнавання
та виявляти не тільки потенційно шкідливий код, а й невідомі віруси.
Запропоновано модель евристичного аналізатора шкідливих програм на
основі штучної нейронної мережі, навчання якої здійснюється за допомогою
штучної імунної системи з використанням моделі кодування параметрів, які
настроюються, у вигляді адаптивного структурованого мультиантитіла, що
призводить до підвищення ефективності її навчання та зменшення кількості нейронів в прихованих шарах. Виявлено модель штучної імунної мережі,
яка використовується для розпізнавання шкідливих програм, у вигляді мультиагентної системи, що робить її більш узагальненою та дозволяє
змінювати параметри і структуру імунноі мережі. Проведено експериментальні дослідження та порівняльний аналіз розроблених методів і моделей для різних сімейств вірусів, які показують підвищення ефективності розпізнавання
шкідливих програм.