Применение методов машинного обучения в области инженерно-технической защиты информации

Основное содержимое статьи

А. А. Короткова
С. В. Бобылева

Аннотация

В статье исследуется возможность применения методов машинного обучения в области инженерно-технической защиты информации. Рассматриваются основные методы машинного обучения, такие как нейронные сети, решающие деревья, метод опорных векторов и другие. Результатом работы является разработка прототипа, основанного на методах машинного обучения, который позволяет обнаруживать нарушения защиты информации, путем классификации радиочастот. Результаты работы могут быть использованы в учебном процесс и могут послужить источником для дальнейшего развития данной области.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
[1]
Короткова, А.А. и Бобылева, С.В. 2023. Применение методов машинного обучения в области инженерно-технической защиты информации. Системный анализ в науке и образовании. 2 (июл. 2023), 45–55.
Выпуск
Раздел
Моделирование и анализ данных

Библиографические ссылки

Угрозы реализации технических каналов утечки информации. – ООО «СёрчИнформ», 2022. — URL: https://searchinform.ru/analitika-v-oblasti-ib/utechki-informatsii/sluchai-utechki-informatsii/tekhnicheskie-kanaly-utechki-informatsii/ugrozy-realizatsii-tekhnicheskikh-kanalov-utechki-informatsii/ (дата обращения: 13.12.2022).

Инженерно-техническая защита информации. – ООО «СёрчИнформ», 2022. — URL: https://searchinform.ru/services/outsource-ib/zaschita-informatsii/tekhnicheskaya/inzhenerno-tekhnicheskaya/ (дата обращения: 21.05.2023).

Машинное обучение и ИИ в области информационной безопасности: возможно-сти,ограничения и риски / АВ Софт // Кибербезопасность, информационная безопасность: cisoclub.ru. — CISOCLUB, 2020-2023. — Дата публикации: 25.05.2023. — URL: https://cisoclub.ru/mashinnoe-obuchenie-i-ii-v-oblasti-informacionnoj-bezopasnosti-vozmozhnosti-ogranichenija-i-riski/.

Задача классификации (Classification problem) // A Loginom Wiki. — Loginom, 2023. — URL: https://wiki.loginom.ru/articles/classification-problem.html (дата обращения: 13.04.2023).