Автоматическое выявление вирусной активности

Исследование методов машинного обучения для автоматического выявления вирусной активности в вычислительных системах. Наивный байесовский подход, методы опорных векторов, ближайших соседей, построения деревьев решений. Искусственные нейронные сети.

Подобные документы

  • Обзор современных методов защиты информации. Проблема использования криптографических методов в информационных системах. Определение использованного ключа шифрования по фрагменту шифрованного сообщения. Алгоритм выработки имитовставки для массива данных.

    курсовая работа, добавлен 11.01.2015

  • Описание анализа систем распознавания эмоций с применением методов машинного обучения, находящихся в открытом доступе, в рамках курсового проекта по дисциплине Обучающие Технические Системы "Machine Learning". Neurobotics EmoDetect. Cognitive Emotion.

    статья, добавлен 14.03.2019

  • Открытые общедоступные сегменты сети на предприятиях. Специальные сервисы для обработки и передачи информации между пользователями. Разработка программного комплекса контроля активности информационной сети. Изучение процесса обнаружения вторжений.

    статья, добавлен 03.05.2019

  • Основные теории искусственных нейронных сетей. Место нейронных сетей в эволюции интеллектуальных систем управления. Преимущества применения нейроинформационных технологий при решении многих как нетрадиционных, так и традиционных задач управления и связи.

    книга, добавлен 09.09.2012

  • Предупреждение непосредственного проявления дестабилизирующих факторов работы в вычислительных системах. Вирусы, их характеристика, классификация и методы борьбы. Проблемы защиты информации в интернете. Преступления в сфере компьютерной информации.

    реферат, добавлен 18.12.2013

  • Назначение компьютерной сети. Основные виды вычислительных сетей. Коммуникативные особенности современного общества. Коммуникация между ЭВМ. Реальные и искусственные способы организации сети. Протоколы сетевого, представительского и транспортного уровней.

    реферат, добавлен 27.11.2013

  • Сетевые устройства - терминалы, которые соединяют в едином информационном пространстве гаджеты, используемые в повседневной деятельности. Расширенное машинное обучение, глубокие нейронные сети - основа создания автономных интеллектуальных систем.

    контрольная работа, добавлен 15.03.2019

  • Понятие, структура и функционирование вычислительных сетей. Методика и особенности построения модели сети вычислительных машин, осуществляющей распределение вычислений на основе самоорганизации. Эффект Бенара как традиционный пример самоорганизации.

    курсовая работа, добавлен 11.02.2010

  • Возможности применения технологии блокчейн для повышения эффективности работы методов машинного обучения. Тенденции практического применения нейронных сетей и технологии блокчейн. Формирование обучающих выборок, сбор данных распределенными системами.

    статья, добавлен 10.05.2022

  • Решение задачи классификации переводов клиентов банка на легальные и мошеннические с использованием средств машинного обучения. Обнаружение мошеннических транзакций средствами машинного обучения. Решение задачи построения ансамбля классификаторов.

    дипломная работа, добавлен 18.07.2020

  • Организация диспетчеризации в распределенных вычислительных системах. Использование математического аппарата теории сетевого анализа. Употребление нейронных сетей для оптимизации процесса перераспределения ресурсов в РС. Методы адаптивного управления.

    статья, добавлен 04.09.2013

  • Общие принципы построения и архитектура вычислительных сетей. Методы и средства передачи данных. Стандарты построения локальных сетей. Топология вычислительной сети. Протоколы и стеки. Организация сетевого взаимодействия. Алгоритмы маршрутизации.

    курс лекций, добавлен 01.12.2013

  • Основные преимущества использования нейронных сетей при обучении автоматизированному переводу. Описание общей схемы и принципа работы нейронной сети, применение данной технологии в системе NMTS. Характеристика технологий автоматического перевода.

    статья, добавлен 28.01.2019

  • Знакомство со средой создания нейронных сетей. Сущность статической и динамической архитектуры. Основные сети каскадной корреляции. Искусственные нейронные сети и алгоритмы классификации. Разработка проектов создания комплекса лабораторных работ.

    дипломная работа, добавлен 04.07.2018

  • Внедрение компьютерной техники в процессы проектирования и управления производством. Использование программ автоматического инженерного анализа для выполнения вычислительных экспериментов при решении исследовательских и проектных задач в машиностроении.

    реферат, добавлен 13.04.2020

  • Описание подходов к упорядочению текстов выдачи поисковой системы по близости к запросу с использованием модели машинного обучения, основанной на сравнении деревьев синтаксического разбора. Результаты использования выборки запросов на английском языке.

    статья, добавлен 19.01.2018

  • Теоритические аспекты и модели машинного обучения. Получение и интерпретация визуальной информации. Цели и задачи идентификации объектов по фотографиям. Использование искусственной нейронной сети Keras для распознавания ос и пчел от других насекомых.

    курсовая работа, добавлен 06.03.2022

  • Особенности построения математической модели экономического объекта. Анализ методов выбора экономических решений. Способы построения опорных планов. Этапы постановки задачи целочисленного программирования. Характеристика принципов оптимальности Беллмана.

    курсовая работа, добавлен 17.11.2012

  • Механизмы процесса обучения. Механический подход. Электронный подход. Кибернетический подход. Нейронный подход. Появление персептрона. Искусственный интеллект и проблемы психологии. Идея создания мыслящих машин. Создатели вычислительных машин.

    реферат, добавлен 18.07.2008

  • Понятие и области машинного обучения. Эволюционные модели и алгоритмы. Типология задач обучения по прецедентам. Байесовы (вероятностные) сети. Методы эвристической самоорганизации. Программно-прагматический и агентно-ориентированный подходы к обучению.

    реферат, добавлен 07.04.2016

  • Искусственный интеллект и нейронные сети. Особенности использования искусственных нейронных сетей в системах управления. Системы адаптивного управления, использующие эталонную модель Ляпунова. Архитектура построения нейросетевых систем управления.

    отчет по практике, добавлен 09.02.2019

  • Нейронные сети: особенности, варианты использования и преимущества. Диагностика и прогнозирование экономических объектов. Применение нейронных сетей в рыночной экономике. Варианты применения искусственных нейронных сетей в задачах бизнес-прогнозирования.

    реферат, добавлен 15.03.2009

  • Возможность применения машинного обучения при классификации спама. Структура файла "spam". Программный код использования библиотеки pandas, перевода категориальных признаков в числовые. Код тестирования различного количества нейронов, его анализ.

    статья, добавлен 17.02.2019

  • Алгоритм обучения нейронной сети с помощью процедуры обратного распространения. Диаграмма сигналов в сети. Программирование нейронной сети с применением объектно-ориентированного подхода. Иерархия классов библиотеки для сетей обратного распространения.

    статья, добавлен 25.03.2013

  • Характеристика основных алгоритмов борьбы со спамом. Описание алгоритмов Teiresias, Chung-Kwei. Формальное определение байесовского классификатора. Наивный байесовский классификатор. Программные решения средств борьбы с нежелательной корреспонденцией.

    статья, добавлен 15.08.2020

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.