Идентификация внутренних утечек данных с использованием нейронной сети-репликатора; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 1

Идентификация внутренних утечек данных с использованием нейронной сети-репликатора; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 1

Bibliografske podrobnosti
Parent link:	Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сборник научных трудов V Международной научной конференции, 17-21 декабря 2018 г., Томск/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; Томский государственный педагогический университет (ТГПУ) ; под ред. О. Г. Берестневой [и др.].— , 2018 Ч. 1.— 2018.— [С. 200-203]
Glavni avtor:	Банокин П. И. Павел Иванович
Korporativna značnica:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Izvleček:	Заглавие с титульного экрана The article is devoted to the problem of internal data leaks identification. The task is solved by user's behavior analysis. Input data is collected as an array of vectors describing user's actions. Behavior analysis is performed by use of context abnormality detection functions and creation of behavior profile. A data leak is identified by changes of user behavior profile entries and detected by applying replicator neural network to behavior profile entries.
Jezik:	ruščina
Izdano:	2018
Serija:	Информационные системы и технологии
Teme:	электронный ресурс труды учёных ТПУ internal data leaks behavior profile replicator neural network утечка данные нейронные сети репликаторы конфиденциальная информация корпоративные системы
Online dostop:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/52356
Format:	Elektronski Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=628882

Podobne knjige/članki

Architecture of software system for corporate and technological control software users' behavior analysis; Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS)
od: Banokin P. I. Pavel Ivanovich
Izdano: (2014)

Нейронные сети; Statistica Neural Networks: пер. с англ.
Izdano: (Москва, Горячая линия-Телеком, 2000)

Разработка искусственных нейронных сетей для предсказания технологической эффективности от выравнивания профиля приёмистости; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 325, № 5 : Информационные технологии
od: Келлер Ю. А. Юрий Александрович
Izdano: (2014)

Модель сверточной нейронной сети LeNet5 для обнаружения и классификации объектов воздушного пространства на изображениях; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 1, № 2
od: Клековкин В. А. Вадим Александрович
Izdano: (2023)

Использование нейронной сети для построения краткосрочного прогноза электропотребления ООО «Омская энергосбытовая компания»; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 327, № 8
Izdano: (2016)

Исследование аппаратно-реализованных сверточных нейронных сетей класса U-Net; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 1, № 1
Izdano: (2023)

R-Loops Methods and Protocols /
Izdano: (2022)

Методы определения утечек в водопроводах; Ресурсосберегающие технологии в контроле, управлении качеством и безопасности
od: Жуань Сыпэн
Izdano: (2023)

Text detection algorithm on real scenes images and videos on the base of discrete cosine transform and convolutional neural network; Control and Communications (SIBCON-2017)
Izdano: (2017)

Emotion and Information Processing A Practical approach /
Izdano: (2020)

Detection of fibrosis regions in the lungs based on CT scans; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 2
od: Natzina Juanita Francis
Izdano: (2017)

Synthesis and characterization of novel activated carbon from Medlar seed for chromium removal: Experimental analysis and modeling with artificial neural network and support vector regression; Resource-Efficient Technologies; Vol. 3, iss. 3
Izdano: (2017)

Использование различных вычислительных систем для решения задачи автоматической классификации облачности по спутниковым данным MODIS на основе вероятностной нейронной сети; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 327, № 1
Izdano: (2016)

Глубокие искусственные нейронные сети для прогноза значений дебитов добывающих скважин; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 331, № 11
od: Евсюткин И. В. Иван Викторович
Izdano: (2020)

Разработка методики определения неорганизованных выбросов природного газа в атмосферу; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 333, № 2
Izdano: (2022)

Нейросетевой параллельный алгоритм слежения за объектом в реальном времени; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 324, № 5 : Информационные технологии
od: Тарков М. С. Михаил Сергеевич
Izdano: (2014)

Технологии программной защиты в интернете. Ч. 2 учебное пособие
Izdano: (Санкт-Петербург, СПбГУТ им. М.А. Бонч-Бруевича, 2015)

Application of bionic models for situation management; CEUR Workshop Proceedings; Vol. 2763 : Computing in Physics and Technology 2020 (CPT2020)
od: Gerget O. M. Olga Mikhailovna
Izdano: (2020)

Семантическая сегментация подстилающей поверхности; Инновационные технологии в машиностроении
od: Проскоков А. В. Андрей Владимирович
Izdano: (2025)

Оптимизация работы компрессорной установки с применением технологий искусственного интеллекта; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 1, № 4
od: Власов А. Е. Александр Евгеньевич
Izdano: (2023)

Анализ решений в области распознавания эмоций из речи; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине
od: Видман В. В. Виталий Викторович
Izdano: (2019)

Label-free surface-enhanced Raman spectroscopy with artificial neural network technique for recognition photoinduced DNA damage; Biosensors and Bioelectronics; Vol. 145
Izdano: (2019)

Нейросетевое прогнозирование реологических параметров бурового раствора; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 333, № 8
Izdano: (2022)

Нейросетевые технологии прогнозирования и управления электропотреблением в энергетических системах с использованием генетического метода; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 3, №1
Izdano: (2025)

Algebraic Techniques and Their Use in Describing and Processing Uncertainty To the Memory of Professor Elbert A. Walker /
Izdano: (2020)

Intelligent Systems: Theory, Research and Innovation in Applications
Izdano: (2020)

Context, Conflict and Reasoning Proceedings of the Fifth Asian Workshop on Philosophical Logic /
Izdano: (2020)

Recent Advances in Intelligent Information Systems and Applied Mathematics
Izdano: (2020)

FPGA-based device for handwritten digit recognition in images; Компьютерная оптика; Т. 41, № 6
Izdano: (2017)

SERS and advanced chemometrics – Utilization of Siamese neural network for picomolar identification of beta-lactam antibiotics resistance gene fragmen; Analytica Chimica Acta; Vol. 1192
Izdano: (2022)

Meteorological data analysis using extreme learning machines; Proceedings of SPIE; Vol. 12780 : Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics
Izdano: (2023)

Система управления устройством контроля притока флюида в скважине; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 330, № 11
Izdano: (2019)

Разработка системы технического зрения для сельскохозяйственной техники; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине
od: Лошаков К. П.
Izdano: (2019)

Диагностика патологий по данным видеоэндоскопии с использованием ансамбля сверточных нейронных сетей; Современные технологии в медицине; Т. 10, № 2
Izdano: (2018)

Расширенный фенотип: длинная рука гена: пер. с англ.
od: Докинз Р. Ричард
Izdano: (Москва, Астрель, 2010)

New calculation method of correlation function applied to leak localization; Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS)
od: Avramchuk V. S. Valery Stepanovich
Izdano: (2014)

Cancer Diagnosis by Neural Network Analysis of Data from Semiconductor Sensors; Diagnostics; Vol. 10, iss. 9
Izdano: (2020)

Neurodynamic non-invasive fetal electrocardiogram extraction; Information, Intelligence, Systems and Applications (IISA)
od: Devyatykh D. V. Dmitry Vladimirovich
Izdano: (2016)

Semantic Segmentation Algorithms of the Earth's Surface Pictures Based on Neural Nnetwork Methods; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 51
od: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Izdano: (2020)

Explainable Uncertain Rule-Based Fuzzy Systems
od: Mendel, Jerry M.
Izdano: (2024)