<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Байєсівські методи навчання з підкріпленням для оцінювання невизначеності в задачах тестування безпеки вебзастосунків

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorПритула, А. В.uk
dc.contributor.authorКуперштейн, Л. М.uk
dc.contributor.authorPrytula, A. V.en
dc.contributor.authorKupershtein, L. M.en
dc.titleБайєсівські методи навчання з підкріпленням для оцінювання невизначеності в задачах тестування безпеки вебзастосунківuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationПритула А. В., Куперштейн Л. М. Байєсівські методи навчання з підкріпленням для оцінювання невизначеності в задачах тестування безпеки вебзастосунків // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/28193.uk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/28193
dc.identifier.udc004.056:004.85
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54256
dc.description.abstractРозглянуто застосування байєсівських методів навчання з підкріпленням для оцінювання невизначеності у задачах тестування безпеки вебзастосунків. Показано, що інтеграція гаусових процесів з алгоритмами Temporaluk
dc.description.abstractThe application of Bayesian reinforcement learning methods for uncertainty estimation in web application security testing tasks is considered. It is shown that the integration of Gaussian processes with Temporal Difference and Actor–en
dc.subjectбайєсівське навчання з підкріпленнямuk
dc.subjectгаусівський процесuk
dc.subjectтестування безпекиuk
dc.subjectвебзастосунокuk
dc.subjectMAL-графuk
dc.subjectневизначеністьuk
dc.subjectчас до компрометаціїuk
dc.subjectBayesian reinforcement learningen
dc.subjectGaussian processen
dc.subjectsecurity testingen
dc.subjectweb applicationen
dc.subjectMAL graphen
dc.subjectuncertaintyen
dc.subjecttime to compromiseen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesТолкачова А., Піскозуб А. Методи для тестування безпеки веб-застосунків // Кібербезпека: освіта, наука, техніка. - 2024. - №2 (26). 115–122. DOI: https://doi.org/10.28925/2663-4023.2024.26.668 (дата звернення: 14.03.2026).uk
dc.relation.referencesПритула А. В., Куперштейн Л. М. Застосування методів навчання з підкріпленням у тестуванні на проникнення: ефективність, виклики та перспективи // Студентська конференція з Інформаційної, Функційної і Кібербезпеки (СКІФіК). Харків, 2024. - С. 78–80. (дата звернення: 14.03.2026).uk
dc.relation.referencesAydos M., Aldan ., Cokun E., Soydan A. Security testing of web applications: A systematic mapping of the literature // Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences. - 2022. - Vol. 34, No. 9. - P. 6775–6792. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2021.09.018 (дата звернення: 14.03.2026).en
dc.relation.referencesDaz-Verdejo J., Muoz-Calle J., Estepa Alonso A. et al. On the Detection Capabilities of Signature-Based Intrusion Detection Systems in the Context of Web Attacks // Applied Sciences. - 2022. - Vol. 12, No. 2. - P. 852. DOI: https://doi.org/10.3390/app12020852 (дата звернення: 19.03.2026).en
dc.relation.referencesПритула А. В., Куперштейн Л. М., Маліновський В. І. Аналіз технологій тестування на проникнення web-додатків // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. - 2024. - №2. DOI: https://doi.org/10.31649/2307-5376-20242-45-53. (дата звернення: 16.03.2026).uk
dc.relation.referencesSong B., Sun L., Qin Z. Design of Web Security Penetration Test System Based on Attack and Defense Game // Scientific Programming. - 2022. - Vol. 2022. - P. 1–11. DOI: https://doi.org/10.1155/2022/8645969 (дата звернення: 15.03.2026).en
dc.relation.referencesKatsikeas S., Rencelj Ling E., Johnsson P., Ekstedt M. Empirical evaluation of a threat modeling language as a cybersecurity assessment tool // Computers & Security. - 2024. - Vol. 140. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cose.2024.103743 (дата звернення: 15.03.2026).en
dc.relation.referencesDo C. T. et al. Game Theory for Cyber Security and Privacy // ACM Computing Surveys. - 2017. - Vol. 50, No. 2. - P. 1–37. DOI: https://doi.org/10.1145/3057268 (дата звернення: 15.03.2026).en
dc.relation.referencesHuang L., Zhu Q. A dynamic games approach to proactive defense strategies against Advanced Persistent Threats in cyberphysical systems // Computers & Security. - 2020. - Vol. 89. - P. 1-24. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cose.2019.101660 (дата звернення: 19.03.2026).en
dc.relation.referencesLiu S., Cao J., Wang Y., Chen W., Liu Y. Self-play reinforcement learning with comprehensive critic in computer games // Neurocomputing. - 2021. - Vol. 449. - P. 207–213. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.04.006 (дата звернення: 14.03.2026).en
dc.relation.referencesMariselvam J., Alotaibi Y., Rajendran S. Proximal policy optimization (PPO) algorithm's role in autonomous decision-making for autism // Results in Engineering. - 2025. - Vol. 28. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.107683 (дата звернення: 19.03.2026).en
dc.relation.referencesLi N., Zhang M., Li J. et al. A Game-Theoretical Self-Adaptation Framework for Securing Software-Intensive Systems // ACM Trans. Auton. Adapt. Syst. - 2024. - Vol. 19, No. 2. - P. 1–49. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.07588 (дата звернення: 19.03.2026).en
dc.date.accessioned2026-09-11T12:10:40Z
dc.date.available2026-09-11T12:10:40Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
28193.pdf
Розмір:
262,97 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інформаційних технологій та комп'ютерної інженерії (2026)