Добірка наукової літератури з теми "Штучні імунні системи"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Зміст
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Штучні імунні системи".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Статті в журналах з теми "Штучні імунні системи"
Литвин, В. В., Д. І. Угрин, С. Ф. Шевчук та О. Д. Іл’юк. "Модель розрахунку безпечного шляху із вогневим та оборонним потенціалом військових груп на основі побудови штучної імунної системи та алгоритму бактеріального пошуку". Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України, № 1(30) (27 лютого 2018): 106–18. http://dx.doi.org/10.30748/nitps.2018.30.15.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Штучні імунні системи"
Кондратенко, Н. Р., та О. А. Рудик. "Штучні імунні системи та їх використання для вирішення різних типів задач". Thesis, ВНТУ, 2019. http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/24236.
Повний текст джерелаThe article describes the principle of the artificial immune system. Also, classes of problems for the solution of which the appropriate systems can be used to justify the feasibility of using an artificial immune system for further development of a means of biometric identification system on the features of keyboard writing.
Старанчук, Захар Ігорович. "Багатокомп’ютерна система виявлення вторгнень на базі штучних імунних систем та нейронних мереж". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2021. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/10279.
Повний текст джерелаКисіль, Тетяна Миколаївна. "Метод розпізнавання кінцевих пристроїв корпоративної мережі за принципом свій/чужий". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2020. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/9588.
Повний текст джерелаВ, Мартинюк Р. "ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНИХ ІМУННИХ СИСТЕМ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ СПАМУ". Thesis, Київ, Національний авіаційний університет, 2015. http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/19708.
Повний текст джерелаГіззатуллін, Данило Денисович. "Метод виявлення вторгнень в мережу Інтернету речей за допомогою нейромережі". Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/42148.
Повний текст джерелаThe work contains 63 pages, 14 figures, and 4 tables. 40 sources were used. Topicality: The relevance of the research is in the fact that the number of devices in the Internet network is constantly increasing. At the same time, the number of solutions in the market of IT technologies is increasing, which in turn leads to an increase in the potential variability of these networks. This increases the amount of resources spent on security. The more Internet solutions are introduced into circulation in different areas of human life, the more attractive the idea of attacking these networks becomes for the perpetrators, leading to an increase and complication of attacks. This state of affairs leads to the deterioration of security equipment, which in turn leads to increased costs of resources for security of IT systems. The goal of the work: to reduce the amount of resources spent on information security in the Internet of Things through the improvement of the neuromereger immune method of intrusion detection through the introduction of a donation process. The proposed method will reduce the number of calculations required to ensure the required safety level.
Балакін, Сергій В'ячеславович. "Методи та засоби підвищення достовірності ідентифікації несанкціонованих дій та атак в комп’ютерній мережі". Thesis, Національний авіаційний університет, 2018. http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/37400.
Повний текст джерелаДисертаційну роботу присвячено вирішенню актуального науково-технічного завдання – підвищенню достовірності ідентифікації несанкціонованих дій і атак в комп’ютерній мережі. Для ефективної, надійної та високошвидкісної ідентифікації несанкціонованих дій і атак в комп’ютерній мережі потрібно впроваджувати і використовувати методи, основані як на штучних імунних системах, так і на можливості діагностування вторгнень. Такий підхід дозволить підвищити ефективність ідентифікації несанкціонованих дій і дасть можливість автономно виявляти підозрілу активність. У роботі визначено методи виявлення несанкціонованих дій і атак в комп’ютерній мережі за рахунок використання засобів штучних імунних систем та діагностування на основі теорії Демпстера-Шафера, котрі дають можливості ефективно протидіяти вторгненням. Досліджено можливості використання операторів імунних систем для моделювання роботи запропонованих методів. На основі цих властивостей запропоновано процедури ідентифікації несанкціонованих дій і атак в комп’ютерній мережі.
The dissertation is devoted to solving the actual scientific and technical task - to increase the authenticity of identification of unauthorized actions and attacks in a computer network. For efficient, reliable and high-speed identification of unauthorized actions and attacks in the computer network, it is necessary to implement and use methods based on artificial immune systems and on the ability to diagnose intrusions. Such approach will increase the effectiveness of identifying unauthorized actions and will give an opportunity autonomically to find out suspicious activity. The paper identifies methods for detecting unauthorized actions and attacks in the computer network through the use of artificial immune systems and diagnosis on the basis of the Dempster-Shafer theory, which provide opportunities to effectively counteract the invasion. The possibilities of use of immune system operators for modeling the work of the proposed methods are explored. Based on these properties, procedures are proposed for identifying unauthorized actions and attacks on the computer network.
Диссертационная работа посвящена решению актуального научно-технического задача - повышению достоверности идентификации несанкционированных действий и атак в компьютерной сети. Для эффективной, надежной и высокоскоростной идентификации несанкционированных действий и атак в компьютерной сети нужно внедрять и использовать методы, основанные как на искусственных иммунных системах, так и на возможности диагностирования вторжений. Такой подход позволит повысить эффективность идентификации несанкционированных действий и даст возможность автономно обнаруживать подозрительную активность. В работе определены методы выявления несанкционированных действий и атак в компьютерной сети за счет использования средств искусственных иммунных систем и диагностирования на основе теории Демпстера-Шафера, которые дают возможность эффективно противодействовать вторжением. Исследованы возможности использования операторов иммунных систем для моделирования работы предложенных методов. На основе этих свойств предложено процедуры идентификации несанкционированных действий и атак в компьютерной сети.