Бас редактор Байжуманов М. К
жүктеу/скачать 9,41 Mb. Pdf көрінісі
|
pub2 167
1584443984376, 24«Жаралы гингивит» диагнозына т н рентгенологиялы зерттеу оры, ЭИ ИУП рус 1-3 (1) (1), Әлеуметтану, Политология студенттерге 1-2 курс каз 200, КТП 34 сағат КжБН вариативті курс №415 бұйрық, ҒЫЛЫМИ СТИЛЬДІҢ ТҮРЛЕРІ МЕН ЖАНРЛЫҚ ЕРЕКШЕЛІКТЕРІ
| Аннотация. В настоящее время использование сетевых возможностей и технологий
становится все более прозрачным для государственной политики и безопасности. Если сегодня в мире существует стратегический баланс в области обычных вооружений и оружия массового уничтожения, вопрос баланса в киберпространстве остается открытым, и, честно говоря, в этом вопросе почти нет баланса.Статья посвящена теме повышения эффективности систем интеллектуального распознавания аномалий и киберугроз в компьютерных системах на основе создания системы самообучающегося полевого анализа. Разработанный алгоритм формирования базы знаний для экспертной системы по кибербезопасности учитывает определенные статистические и удаленные параметры кластеризации угроз, аномалий и признаков кибератак. Дается описание программных модулей для решения проблемы формирования базы знаний для экспертных систем в области кибербезопасности. Ключевые слова: кибербезопасность, распознавание угроз, база знаний, экспертная система, поддержка решения, алгоритм формипрования базы знаний. THE DEVELOPMENT OF A KNOWLEDGE BASE FOR EXPERT SYSTEMS IN THE TASK OF CYBERSECURITY B. Adilbay, A. Doszhanova ,V. Lakhno, A. Shaikhanova Currently, the use of network capabilities and technologies is becoming more transparent for public policy and security. If the world today has a strategic balance in the field of conventional weapons and weapons of mass destruction, the issue of balance in cyberspace remains open, and frankly, there is almost no balance in this matter. The article is devoted to the topic of improving the efficiency of systems for intelligent recognition of anomalies and cyber threats in computer systems based on the creation of a system of self-learning field analysis. The developed algorithm for the formation of the knowledge base for the expert system in cybersecurity takes into account certain statistical and remote parameters of clustering of threats, anomalies and signs of cyber attacks. A description of software modules is provided to solve the problem of forming a knowledge base for expert systems in cybersecurity. Key words: cybersecurity, threat recognition, knowledge base, expert system, solution support, knowledge base formation algorithm. МРНТИ: 47.09.99 И.Б. Шедреева, Г.Ж. Карнакова Таразский государственный университет имени М.Х. Дулати РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ СЕНСОРА РЕШЕТКИ БРЭГГА Аннотация: Существует множество научных работ по разработке характеристик волоконной решетки Брэгга. Было рассмотрено более 100 научных работ. Изученные научные работы можно классифицировать на несколько большие группы по основным рассмотренным темам и направлениям: решение основных задач при создании волоконной решетки Брэгга (рассматривает методы создания), моделирование решетки Брэгга и сравнение полученных результатов из теоретической модели с практическими результатами путем исследования характеристик сигнала от волокнистой решетки Брэгга. В статье приведены основные параметры сенсора, чтобы определить закономерности, необходимо учитывать закономерности взаимодействия между лучами, введенными в решетку, и лучами, отраженными обратно. Для построения модели необходимо определить основные параметры между разработчиками сенсора, такие как эффективный показатель преломления, период решетки, длина решетки, аподизационный коэффициент и другие входные параметры. Из ISSN 1607-2774 Семей қаласының Шәкәрім атындағы мемлекеттік университетінің хабаршысы № 4(92)2020 40 жүктеу/скачать 9,41 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|