Аналіз архітектур глибокого навчання та перспективних напрямів захисту інтелектуальних систем
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
кіберзагроз. Розглянуто основні архітектури нейронних мереж, їх переваги у розпізнаванні аномалій трафіку та вразливості до змагальних атак. Визначено перспективні напрями підвищення надійності інтелектуальних систем безпеки.
main neural network architectures, their advantages in traffic anomaly recognition, and vulnerabilities to adversarial attacks are considered. Promising directions for improving the reliability of intelligent security systems are identified.
main neural network architectures, their advantages in traffic anomaly recognition, and vulnerabilities to adversarial attacks are considered. Promising directions for improving the reliability of intelligent security systems are identified.
Опис
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Шинкарьов Є. Ю. Аналіз архітектур глибокого навчання та перспективних напрямів захисту інтелектуальних систем // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29313.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (1)
- Dasgupta D. Artificial Intelligence for Cybersecurity: Literature Review and Future Research Directions / D. Dasgupta, Z. Akhtar, S. Sen // IEEE Access. – 2023. – Vol. 11. – P. 102-115. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10080928