АҚПАРАТТЫҚ РЕСУРСТАРҒА ТӨНЕТІН ҚАУІП ТҮРЛЕРІ ЖӘНЕ ОЛАРДЫ МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУДЫ ӘДІСТЕРІН ҚОЛДАНУ АРҚЫЛЫ АНЫҚТАУ

Авторы

  • Жұмабекова А.Т. КазНУ имени аль-Фараби
  • Усатова О.А.
  • Мэтсон Э. Пердью Университеті
  • Карюкин В.И. Әл-Фараби атындағы Қазақ Ұлттық Университеті
  • Ілесова Б.Е. Әл-Фараби атындағы Қазақ Ұлттық Университеті

DOI:

https://doi.org/10.32014/2021.2518-1726.101

Аннотация

Учитывая быстрое развитие информационных и коммуникационных технологий и информационных ресурсов вместе с развитием государства, вопросы, связанные с информационной безопасностью, становятся все более важными. Информационная безопасность – один из ключевых элементов системы национальной безопасности, требующий тщательного изучения. Представленная статья описывает исследования актуальных сегодня угроз информационным ресурсам и средств их защиты, а также классифицирует их по критериям. Рассмотрены методы машинного обучения, которые являются одним из методов обнаружения рисков и являются отраслью искусственного интеллекта. Эти методы основаны на таких моделях, как генетические алгоритмы, нечеткая логика, нейронные сети, байесовские сети и Random Forest, алгоритмы AdaBoost. Приведено описание достоинств и недостатков этих моделей. Кроме того, описаны статистические данные о типах угроз информационным ресурсам и их классификация.

Загрузки

Опубликован

2021-12-15

Как цитировать

Жұмабекова, А., Усатова, О., Мэтсон Э., Карюкин В.И., & Ілесова Б.Е. (2021). АҚПАРАТТЫҚ РЕСУРСТАРҒА ТӨНЕТІН ҚАУІП ТҮРЛЕРІ ЖӘНЕ ОЛАРДЫ МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУДЫ ӘДІСТЕРІН ҚОЛДАНУ АРҚЫЛЫ АНЫҚТАУ. Известия НАН РК. Серия физико-математическая, (6), 48–58. https://doi.org/10.32014/2021.2518-1726.101