Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.KZ
Ваш город: Москва
Ваше местоположение – Москва
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы
Читайте отзывы покупателей и оценивайте качество магазина на Яндекс.Маркете

Безопасность сетевых приложений

В наличии
Местонахождение: МоскваСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Шелухин О.И., Осин А.В.
ISBN: 978-5-9912-0911-3
Год издания: 2023
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 224
Издательство: М.: Горячая линия – Телеком
Вид издания: Монография
Цена: 523 руб.
Положить в корзину
Способы доставки в город Москва *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Возможность
оплаты при
получении заказа
Самовывоз из Москвы (собственные пункты самовывоза) Нет, только предоплата
Самовывоз из города Москва (пункты самовывоза партнёра CDEK)Есть, наличными и банковской картой
Курьерская доставка CDEK из города МоскваЕсть, наличными и банковской картой
Доставка Почтой России из города МоскваЕсть, наличными
Экспресс-доставка EMS из города МоскваНет, только предоплата
      Примечание: Вып. 2
      Аннотация: Показано значение использования искусственного интеллекта для обеспечения информационной и общественной безопасности путем анализа в инфокоммуникационных сетях контента, содержащего противоправную информацию. Принимая во внимание, что большинство атак и мошеннических действий в Интернете осуществляется с помощью вредоносного программного обеспечения, включающего в себя вирусы, трояны, черви, шпионские программы, ботнеты, основное внимание уделено социальным сетям и методам обеспечения их безопасности. На примере конкретных данных полученных в социальных сетях «ВКонтакте» и Twitter, методами интеллектуального анализа данных решаются вопросы обнаружения вредоносного спама, анализируются методы и алгоритмы обнаружения ботнетов. На примере социальной сети Instagram, анализируются пути автоматического определения эмоционально окрашенной лексики и эмоциональной оценки авторов по отношению к объектам, речь о которых идёт в тексте. Изложены статистические и интеллектуальные методы обнаружения и противодействия атакам на рекомендательные системы, а также методы и технологии создания рекомендательных систем с использованием защиты на основе методов машинного обучения. Рассмотрены методы мониторинга аномального поведения компьютерных сетей на основе данных системных журналов. Проанализированы пути автоматизации анализа логов для обнаружения аномального поведения, а также способы реализации алгоритмов мониторинга сетей методами машинного обучения.
      
      Для специалистов в области информационных и телекоммуникационных систем и сетей связи, научных сотрудников, аспирантов, магистров и бакалавров соответствующих специальностей.