Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorВасильківський, М. В.uk
dc.contributor.authorБудаш, М. В.uk
dc.contributor.authorБолдирева, О. С.uk
dc.date.accessioned2023-09-26T13:47:17Z
dc.date.available2023-09-26T13:47:17Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationВасильківський М. В. Забезпечення інформаційного захисту в телекомунікаційних мережах 6G [Текст] / М. В. Васильківський, М. В. Будаш, О. С. Болдирева // Комп`ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво. – 2023. – № 50. – С. 142-150.uk
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/37891
dc.description.abstractAutonomous information security, which will be one of the key functions of creating a reliable architecture of the 6G telecommunication network, is considered. Features of system and end-user protection against attacker attacks as they occur using the proposed network architecture and proactive approach are determined. By combining autonomous information security technologies with system architecture, the possibility of creating dynamic intelligent protection using machine learning and an artificial immune system is considered. Prospects for the wide spread of technologies based on artificial intelligence and machine learning for solving information security problems are considered. In particular, the detection of information security problems has been improved, recommendations have been offered to analysts, which will reduce the incident response time from hundreds of hours to seconds and increase the productivity of analysts from one or two incidents to thousands per day. The reliability of the information data transfer process is considered as a determining factor of information protection from the point of view of communication. The main scientific evidence to form a correct conclusion about whether a 6G telecommunications network is trustworthy is based on its functional parameters, which indicate the level of reliability expected from the implementation of 6G technologies. As a result, it is determined that the reliability of the 6G telecommunication network inherits the excellent functionality and best practices of the previous generation networks, and also takes into account various disciplines and social issues. The impact of deep neural network (DNN) reliability on the evaluation of artificial intelligence systems is investigated, taking into account that massive real-world data sets are used to train artificial intelligence, which can lead to data leakage, forgery, theft, and misuse due to lack of proper protection.en
dc.description.abstractРозглянуто автономну інформаційну безпеку, яка буде однією з ключових функцій створення благонадійної архітектури телекомунікаційної мережі 6G. Визначено особливості захисту систем і кінцевих користувачів від атак зловмисників у міру їх виникнення із використанням запропонованої архітектури мережі та проактивного підходу. Поєднавши автономні технології інформаційної безпеки з архітектурою системи розглянуто можливість створення динамічного інтелектуального захисту із використанням машинного навчання, штучної імунної системи. Розглянуто перспективи широкого поширення технологій на основі штучного інтелекту та машинного навчання для вирішення проблем інформаційної безпеки. Зокрема, здійснено покращення виявлення проблем інформаційної безпеки, запропоновано рекомендації аналітикам, що дозволить скоротити час відгуку на інцидент із сотень годин до секунд та підвищуючи продуктивність роботи аналітиків з одного або двох інцидентів до тисяч на день. Розглянуто благонадійність процесу передавання інформаційних даних, як визначальний фактор інформаційного захисту з погляду комунікації. Основні наукові докази для формування правильного висновку про те, чи заслуговує на довіру телекомунікаційна мережа 6G базуються на її функціональних параметрах, які свідчать про рівень благонадійності, яку очікуємо від впровадження технологій 6G. В результаті, визначено, що благонадійність телекомунікаційної мережі 6G успадковує чудові функціональні можливості та передовий досвід мереж попереднього покоління, а також враховує різні дисципліни та соціальні проблеми. Досліджено вплив надійності глибокої нейронної мережі (DNN) на оцінку систем штучного інтелекту із врахуванням, що для навчання штучного інтелекту використовуються масивні набори реальних даних, які можуть призвести до витоку, підробки, крадіжки та неправомірного використання даних через відсутність належного захисту.uk
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherЛуцький національний технічний університетuk
dc.relation.ispartofКомп`ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво. № 50 : 142-150.uk
dc.subjectархітектура телекомунікаційної мережіuk
dc.subjectдинамічний інтелектуальний захистuk
dc.subjectблагонадійність процесу передавання інформаційних данихuk
dc.subjectглибока нейронна мережаuk
dc.subjectсистема штучного інтелектуuk
dc.subjecttelecommunication network architectureen
dc.subjectdynamic intellectual protectionen
dc.subjectreliability of information data transmission processen
dc.subjectdeep neural networken
dc.subjectartificial intelligence system.en
dc.titleЗабезпечення інформаційного захисту в телекомунікаційних мережах 6Guk
dc.typeArticle
dc.identifier.udc621.391
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2023-50-22
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-6586-2563


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію