Карточка | Таблица | RUSMARC | |
Ибрагимова, Аэлита Альбертовна. Алгоритм по выявлению сообщений, несущих потенциальную угрозу, с использованием нейронных сетей: выпускная квалификационная работа по программе магистратуры. Направление подготовки 01.04.02 : "Прикладная математика и информатика". Направленность (профиль): "Искусственный интеллект в кибербезопасности" / А. А. Ибрагимова; Уфимский университет науки и технологий, факультет математики и информационных технологий, кафедра математического моделирования ; научный руководитель А. А. Корнилова. — Уфа, 2024. — 58 с. — <URL:https://elib.bashedu.ru/dl/diplom/2024/Ibragimova AA_01.04.02_IIMRT_mag_2024.pdf>. — Текст: электронныйДата создания записи: 27.08.2024 Тематика: ВКР; магистратура; сообщение; потенциал; угроза; алгоритм Коллекции: Магистерские диссертации; Общая коллекция Разрешенные действия: –
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему и будете работать на компьютерах в читальных залах Библиотеки
Группа: Анонимные пользователи Сеть: Интернет |
Права на использование объекта хранения
Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
Локальная сеть Библиотеки | Аутентифицированные пользователи |
![]() |
||||
Локальная сеть Библиотеки | Все | |||||
Интернет | Аутентифицированные пользователи |
![]() |
||||
![]() |
Интернет | Все |
Оглавление
- Введение
- 1 Основы нейросетевых технологий
- 1.1 Понятие и архитектура нейронных сетей
- 1.2 Классификация нейронных сетей
- 2 Анализ сущности фишинговых сообщений
- 2.1 Понятие фишинговых сообщений
- 2.2 Основные методы фишинговых атак
- 2.3 Анализ фишинговых сообщений
- 3 Разработка модели выявления фишинговых сообщений с использованием нейронных сетей
- 3.1 Постановка задачи и подготовка данных для разработки модели
- 3.2 Разработка модели
- 3.3 Тестирование и оценка модели
- Заключение
- Список использованных источников
Статистика использования
|
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0 Подробная статистика |