Бази даних


Наукова періодика України - результати пошуку


Mozilla Firefox Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер
"Mozilla Firefox"

Вид пошуку
Повнотекстовий пошук
 Знайдено в інших БД:Журнали та продовжувані видання (1)Реферативна база даних (1)
Список видань за алфавітом назв:
A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  L  M  N  O  P  R  S  T  U  V  W  
А  Б  В  Г  Ґ  Д  Е  Є  Ж  З  И  І  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Э  Ю  Я  

Авторський покажчик    Покажчик назв публікацій



Пошуковий запит: (<.>A=Shaporin R$<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 2
Представлено документи з 1 до 2
1.

Shaporin R. O. 
Artificial Intelligence System for Identifying Robot Behaviour on a Web-Resource [Електронний ресурс] / R. O. Shaporin, V. O. Shaporin, O. M. Mikhailov, A. V. Lysenko // Herald of advanced information technology. - 2019. - Vol. 2, no 4. - С. 288-297. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/hait_2019_2_4_7
Розглянуто архітектурну реалізацію системи машинного навчання (СМН) для ідентифікації робота на web-ресурсі за поведінковими факторами. Описано побудову програмної архітектури для СМН, завданням якої є визначення поведінки анонімних користувачів. Поведінкові фактори для ідентифікації шкідливих роботів - це сукупність факторів, що описують різні складові, кожен з яких може бути характерним для поведінки робота. Програмне забезпечення Weka забезпечує механізм навчання по спроектованим моделям даних, що описують поводження людини та поведінки робота. Алгоритм навчання - "метод найближчих сусідів", забезпечує побудову образів на основі найбільшої кількості поєднань чинників, що описують одну з моделей. Моделі даних для навчання зберігаються в файлі на жорсткому диску у вигляді матриць ознакових описів кожного з типів поводжень. Розглянуто програмні та алгоритмічні рішення, які допоможуть вирішити проблеми боротьби з шахрайськими натисканнями на рекламні блоки, спамом і розподіленими багатосесійними атаками на сервер, а також зниження рівня довіри до web-сайту для пошукових систем. Велика кідькість неліквідного та шкідливого трафіку знижує пошукові позиції і зменшує тематичний індекс цитування та пошуковий рейтинг сторінок сайту, що призводить до зниження прибутковості web-ресурсу. Результатами роботи є запропонована система аналізу поведінки, опис технічної оболонки реалізації та модель навчання системи. Наведено статистику порівняння шкідливого трафіку після підключення системи на web-сайті. Мова реалізації - Java. Використання Java надає можливість виконати кроссплатформну інтеграцію системи як на Linux, так і Windows. Збір даних із сайту для визначення ролі користувачів, здійснюється за допомогою JavaScript модулів, розміщених на web-ресурсі. Всі алгоритми збору даних і терміни зберігання інформації реалізовано в межах загальноєвропейського регламенту щодо захисту даних. Також система забезпечує повну анонімність користувача. Ідентифікація здійснюється виключно за допомогою використання fingeprint-міток.
Попередній перегляд:   Завантажити - 841.723 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
2.

Shaporin R. O. 
Research of LoRaWAN productivity performance models for building IoT networks [Електронний ресурс] / R. O. Shaporin, M. A. Hodovychenko, R. O. Melnyk // Herald of advanced information technology. - 2022. - Vol. 5, no. 2. - С. 123–132. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/hait_2022_5_2_6
Попередній перегляд:   Завантажити - 1.088 Mb    Зміст випуску     Цитування
 
Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів
Пам`ятка користувача

Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського