| Studiju veids |
maģistra akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Telekomunikācijas |
| Nosaukums |
Datortīklu aizsardzība un drošība ar dziļās mācīšanās pielietošanu. |
| Nosaukums angļu valodā |
Deep-learning based protection and security of computer networks. |
| Struktūrvienība |
13100 Telekomunikāciju institūts |
| Darba vadītājs |
Elans Grabs |
| Recenzents |
A.Ipatovs |
| Anotācija |
Mašīnmācība ir izrādījusies labāka par tradicionālajiem uz noteikumiem balstītiem algoritmiem plašā diapazonā. Šīs pieejas tiek integrētas kiberatklāšanas sistēmās, lai palielinātu vai varbūt aizstātu pirmā līmeņa drošības analītiķus. Tā kā mašīnmācībai ir potenciāls revolucionizēt kiberdrošību, tās efektivitāte ir rūpīgi jāpārbauda. Drošības ekspertiem tiek sniegts pētījums par mašīnmācīšanās metodēm, ko izmanto, lai atklātu ielaušanos, ļaunprātīgu programmatūru un surogātpastu. Mašīnmācīšanās kiberatklāšanas sistēmu galvenie mērķi ir analizēt šo risinājumu pašreizējo briedumu un identificēt pamata ierobežojumus, kas neļauj tos nekavējoties pieņemt. Mūsu rezultāti ir biznesa sistēmu un tīkla trafika plašas izmeklēšanas un testēšanas rezultāts. |
| Atslēgas vārdi |
Datortīklu aizsardzība un drošība ar dziļās mācīšanās pielietošanu |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Deep-learning based protection and security of Computer Network |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2022 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
14.01.2022 21:22:29 |
