Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 638984)
Контекстум
Электро-2024
Системы анализа и обработки данных  / №1 2016

Объектно-ориентированное проектирование нейронной сети для автоматизации определения архитектуры вычислительной системы в задачах обеспечения информационной безопасности (150,00 руб.)

0   0
Первый авторСельвесюк
АвторыОстровский А.С., Аристов Р.С., Гладких А.А.
Страниц13
ID610320
АннотацияСтатья посвящена вопросам анализа бинарных данных, содержащихся во внутренней энергонезависимой памяти вычислительных систем. Показано, что при решении задач, предполагающих анализ бинарных данных, в условиях отсутствия технической документации на целевую вычислительную систему возникает необходимость определения архитектуры вычислительной системы. Отмечено, что отсутствие методов и средств автоматизации определения архитектуры вычислительной системы приводит к повышению требований к квалификации аналитика, увеличению временных затрат и снижению достоверности. Таким образом, очевидна актуальность решения задачи разработки средств автоматизации определения архитектуры вычислительной системы по имеющимся бинарным данным. Обоснована необходимость использования математического аппарата нейронных сетей. Исходя из анализа предметной области установлено, что в полном объеме реализовать процессы обучения и применения по назначению при решении поставленной задачи позволят рекуррентные нейронные сети. Обоснована необходимость проектирования программного изделия, реализующего рекуррентную нейронную сеть и предназначенного для автоматизации определения архитектуры вычислительной системы по имеющимся бинарным данным. Предложено использование объектноориентированного подхода при проектировании указанного программного изделия. Сформулированы основные задачи, решаемые изделием: создание рекуррентных нейронных сетей, настройка параметров оптимизации, интерпретация значений выходного слоя и вычисление
УДК004.43
Объектно-ориентированное проектирование нейронной сети для автоматизации определения архитектуры вычислительной системы в задачах обеспечения информационной безопасности / Н.И. Сельвесюк [и др.] // Системы анализа и обработки данных .— 2016 .— №1 .— С. 133-145 .— URL: https://rucont.ru/efd/610320 (дата обращения: 15.06.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

133–145 СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УДК 004.43 Объектно-ориентированное проектирование нейронной сети для автоматизации определения архитектуры вычислительной системы в задачах обеспечения информационной безопасности* Н. <...> Е-mail: gladkikhalexei@gmail.com Статья посвящена вопросам анализа бинарных данных, содержащихся во внутренней энергонезависимой памяти вычислительных систем. <...> Показано, что при решении задач, предполагающих анализ бинарных данных, в условиях отсутствия технической документации на целевую вычислительную систему возникает необходимость определения архитектуры вычислительной системы. <...> Отмечено, что отсутствие методов и средств автоматизации определения архитектуры вычислительной системы приводит к повышению требований к квалификации аналитика, увеличению временных затрат и снижению достоверности. <...> Исходя из анализа предметной области установлено, что в полном объеме реализовать процессы обучения и применения по назначению при решении поставленной задачи позволят рекуррентные нейронные сети. <...> Обоснована необходимость проектирования программного изделия, реализующего рекуррентную нейронную сеть и предназначенного для автоматизации определения архитектуры вычислительной системы по имеющимся бинарным данным. <...> Предложено использование объектноориентированного подхода при проектировании указанного программного изделия. <...> Сформулированы основные задачи, решаемые изделием: создание рекуррентных нейронных сетей, настройка параметров оптимизации, интерпретация значений выходного слоя и вычисление * Статья получена 23 октября 2015 г. Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (гранты № 14-08-00640а, 16-0800311а). <...> 133–145 MODERN INFORMATION TECHNOLOGIES 134 Н.И. СЕЛЬВЕСЮК, А.С. ОСТРОВСКИЙ и др. функции потерь. <...> Представлены диаграммы компонентов, классов и состояний в нотации языка объектно-ориентированного моделирования UML, а также приведены в текстовом виде назначения элементов диаграмм <...>

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
Периодика по подписке
Антиплагиат система Руконтекст