基于人工智能的高速数据流中的计算机攻击预测

М.Г. Боровиков, А.Ю. Цым
{"title":"基于人工智能的高速数据流中的计算机攻击预测","authors":"М.Г. Боровиков, А.Ю. Цым","doi":"10.34832/niir.2023.14.3.006","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Рассмотрены проблемы прогнозирования компьютерных атак в высокоскоростном потоке данных на основе искусственного интеллекта. Проанализированы существующие методы и алгоритмы и предложены новые подходы к решению данной задачи. Установлено, что использование искусственного интеллекта позволяет значительно повысить эффективность прогнозирования компьютерных атак в высокоскоростном потоке данных и существенно улучшить защиту телекоммуникационных систем от различных видов компьютерных атак. The problems of predicting computer attacks in a high-speed data stream based on artificial intelligence are considered. Existing methods and algorithms are analyzed, and new approaches to solving this problem are proposed. It has been established that the use of artificial intelligence can significantly improve the efficiency of predicting computer attacks in a high-speed data stream and significantly improve the protection of telecommunication systems from various types of computer attacks.","PeriodicalId":128426,"journal":{"name":"Труды НИИР","volume":"6 2","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-12-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"PREDICTION OF COMPUTER ATTACKS IN HIGH-SPEED DATA STREAM BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE\",\"authors\":\"М.Г. Боровиков, А.Ю. Цым\",\"doi\":\"10.34832/niir.2023.14.3.006\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Рассмотрены проблемы прогнозирования компьютерных атак в высокоскоростном потоке данных на основе искусственного интеллекта. Проанализированы существующие методы и алгоритмы и предложены новые подходы к решению данной задачи. Установлено, что использование искусственного интеллекта позволяет значительно повысить эффективность прогнозирования компьютерных атак в высокоскоростном потоке данных и существенно улучшить защиту телекоммуникационных систем от различных видов компьютерных атак. The problems of predicting computer attacks in a high-speed data stream based on artificial intelligence are considered. Existing methods and algorithms are analyzed, and new approaches to solving this problem are proposed. It has been established that the use of artificial intelligence can significantly improve the efficiency of predicting computer attacks in a high-speed data stream and significantly improve the protection of telecommunication systems from various types of computer attacks.\",\"PeriodicalId\":128426,\"journal\":{\"name\":\"Труды НИИР\",\"volume\":\"6 2\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-12-27\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Труды НИИР\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.34832/niir.2023.14.3.006\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Труды НИИР","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.34832/niir.2023.14.3.006","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

本文探讨了在人工智能基础上预测高速数据流中计算机攻击的问题。分析了现有的方法和算法,并提出了解决这一问题的新方法。结果表明,使用人工智能可以大大提高预测高速数据流中计算机攻击的效率,并显著提高电信系统免受各种计算机攻击的能力。 考虑了基于人工智能预测高速数据流中计算机攻击的问题。分析了现有的方法和算法,并提出了解决这一问题的新方法。结果表明,使用人工智能可以大大提高预测高速数据流中计算机攻击的效率,并显著改善电信系统免受各类计算机攻击的能力。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
PREDICTION OF COMPUTER ATTACKS IN HIGH-SPEED DATA STREAM BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Рассмотрены проблемы прогнозирования компьютерных атак в высокоскоростном потоке данных на основе искусственного интеллекта. Проанализированы существующие методы и алгоритмы и предложены новые подходы к решению данной задачи. Установлено, что использование искусственного интеллекта позволяет значительно повысить эффективность прогнозирования компьютерных атак в высокоскоростном потоке данных и существенно улучшить защиту телекоммуникационных систем от различных видов компьютерных атак. The problems of predicting computer attacks in a high-speed data stream based on artificial intelligence are considered. Existing methods and algorithms are analyzed, and new approaches to solving this problem are proposed. It has been established that the use of artificial intelligence can significantly improve the efficiency of predicting computer attacks in a high-speed data stream and significantly improve the protection of telecommunication systems from various types of computer attacks.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
A COMPARATIVE ANALYSIS OF DIFFUSION-BASED SUPER-RESOLUTION TECHNIQUES IN A VIDEO STREAM COMPRESSION SYSTEM IN FPV CONTROL OF UNM ANNED SYSTEMS PREDICTION OF COMPUTER ATTACKS IN HIGH-SPEED DATA STREAM BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE PROSPECTS FOR THE USE OF DOMESTIC MEANS OF CRYPTOGRAPHIC PROTECTION OF INFORMATION FOR HARDWARE PLATFORMS BASED O N THE ARM64 ARCHITECTURE RESEARCH OF NEURAL NETWORK MODELS OF VIDEO PREDICTION FOR FPV CONTROL OF UNM ANNED SYSTEMS EMC ANALYSIS O N THE COASTAL GMDSS AN D VTS FACILITY IN THE VHF RANGE
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1