Негізгі мазмұнға өту Негізгі шарлау мәзіріне өту Сайттың төменгі деректемесіне өту

Уважаемые пользователи! На нашем хостинге ведутся технические работы, на сайте могут быть ошибки. Приносим свои извинения за временные неудобства.

Абай атындағы ҚазҰПУ Хабаршысы, «Физика-математика ғылымдары» сериясы

КИБЕРШАБУЫЛДАРДЫ ТАНУ ҮШІН ШЕШІМДЕРДІ ҚОЛДАУ ЖҮЙЕЛЕРІ ТУРАЛЫ БІЛІМ БАЗАСЫН ҚАЛЫПТАСТЫРУ МОДЕЛЬДЕРІ

Жарияланған December 2021
Биоресурстар және табиғатты пайдалану ұлттық университеті, Киев қ.
Абай атындағы Қазақ Ұлттық Педагогикалық Университеті, Алматы қ.
әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті, Алматы қ., Қазақстан
Абай атындағы Қазақ ұлттық педагогикалық университеті, Алматы қ., Қазақстан
Аңдатпа

Ақпараттандыру объектілерінің (АО) ақпараттық-коммуникациялық желілеріне (АКЖ) басып кіру қатерлері мен кезеңдерін болжау барысында шешімдер қабылдауды қолдау жүйесінің есептеу ядросы үшін Байес желілерінің (БЖ) үлгілері әзірленді. Ұсынылған БЖ үлгілері көптеген кездейсоқ айнымалылармен жұмыс істеуге және кибернетикалық қауіптің немесе берілген жағдайларда басып кірудің нақты кезеңінің ықтималдығын анықтауға мүмкіндік береді. Динамикалық Байес желілерін (ДБЖ) қолдану негізінде желілік шабуылдарды анықтаудың ықтималды модельдері толықтырылды. EM-алгоритм негізінде Байес желілерінің параметрлері оқытылды. Қолданыстағы шешімдерден айырмашылығы, ұсынылған тәсіл басып кіруді анықтаудың негізгі кезеңдерін ескеріп қана қоймай, сонымен қатар стандартты басып кіруді анықтаудың үлгілерін, жаңадан синтезделген үлгілерді де қолдану негізінде шешім қабылдауға мүмкіндік береді. Барлық үлгілер мен модельдер басып кіруді анықтау кезінде ШҚҚЖ есептеу ядросын құрайды. Әзірленген модельдердің тиімділігі бұрын оқытуда қолданылмаған тест үлгілерінде тексеріледі.

.pdf
Тіл

Қаз

Дәйексөздерді қалай жазу керек

[1]
Лахно, В., Ахметов, Б., Ыдырышбаева, М. і Ербол, А. 2021. КИБЕРШАБУЫЛДАРДЫ ТАНУ ҮШІН ШЕШІМДЕРДІ ҚОЛДАУ ЖҮЙЕЛЕРІ ТУРАЛЫ БІЛІМ БАЗАСЫН ҚАЛЫПТАСТЫРУ МОДЕЛЬДЕРІ. Абай атындағы ҚазҰПУ Хабаршысы, «Физика-математика ғылымдары» сериясы. 76, 4 (Груд 2021), 88–98. DOI:https://doi.org/10.51889/2021-4.1728-7901.12.