РИМЕНЕНИЕ НАИВНОГО БАЙЕСОВСКОГО КЛАССИФИКАТОРА В СИСТЕМАХ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ

Авторы

  • Ә.Б. Тынымбаев КазНУ им.Аль-Фараби
  • К.С. Байшоланова КазНУ
  • К.Е. Кубаев,

DOI:

https://doi.org/10.32014/2023.2518-1726.197

Ключевые слова:

Машинное обучение, информационная безопасность, классификация данных, обнаружение аномалий, кибератаки, угрозы безопасности, противодействие угрозам

Аннотация

Наивный байесовский классификатор - это алгоритм машинного обучения, который широко используется в системах защиты информации. Он основан на теореме Байеса, которая позволяет оценивать вероятность того, что объект принадлежит к определенному классу, основываясь на его признаках. В данной статье мы рассмотрим, как наивный байесовский классификатор может быть использован для обнаружения и блокировки вредоносных программ и фишинговых атак. Мы также обсудим преимущества и ограничения этого метода, а также его возможные области применения в системах защиты информации.

Загрузки

Опубликован

2023-06-30

Как цитировать

Тынымбаев, Ә., Байшоланова, Қ., & Кубаев, К. (2023). РИМЕНЕНИЕ НАИВНОГО БАЙЕСОВСКОГО КЛАССИФИКАТОРА В СИСТЕМАХ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ. Известия НАН РК. Серия физико-математическая, (2), 252–260. https://doi.org/10.32014/2023.2518-1726.197

Выпуск

№ 2 (2023): Известия НАЦИОНАЛЬНОЙ АКАДЕМИИ НАУК РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН Серия физико-математическая

Раздел

ИНФОРМАТИКА