Отрывок: Архитектура LSTM сети может включать несколько слоев рекуррентных блоков, каждый из которых содержит набор нейронов с активацией, памятью и вентилями, регулирующими поток информации через блок. Такая сеть может быть обучена на больших наборах данных, включающих информацию о действиях пользователей в сети, таких как вход и выход из системы, доступ к файлам, перемещение по файловой системе и другие действия. Кроме того, в архитектуру включены слои для обработки других типов данных...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Марченко Е. А. | ru |
dc.contributor.author | Жуков С. В. | ru |
dc.coverage.spatial | соблюдение правил безопасности | ru |
dc.coverage.spatial | рекуррентные нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | поведенческий анализ | ru |
dc.coverage.spatial | модели LSTM-сети | ru |
dc.coverage.spatial | нейросетевые технологии | ru |
dc.coverage.spatial | математическое моделирование | ru |
dc.coverage.spatial | информационная безопасность организации | ru |
dc.coverage.spatial | анализ поведенческих паттернов | ru |
dc.coverage.spatial | Data Loss Prevention | ru |
dc.coverage.spatial | DLP-системы | ru |
dc.creator | Марченко Е. А., Жуков С. В. | ru |
dc.date.issued | 2024 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\554693 | ru |
dc.identifier.citation | Марченко, Е. А. Математическое моделирование рекуррентных нейронных сетей для интеллектуального анализа поведенческих паттернов в DLP-системах / Е. А. Марченко, С. В. Жуков // Актуальные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций : материалы Всерос. науч.-техн. конф. (г.Самара, 23-26 апр. 2024 г.) / Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под ред. В. А. Зеленского. - Самара : [Артель], 2024. - С. 240-242. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.source | Актуальные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций : материалы Всерос. науч.-техн. конф. (г.Самара, 23-26 апр. 2024 г.). - Текст : электронный | ru |
dc.title | Математическое моделирование рекуррентных нейронных сетей для интеллектуального анализа поведенческих паттернов в DLP-системах | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.citation.epage | 242 | ru |
dc.citation.spage | 240 | ru |
dc.textpart | Архитектура LSTM сети может включать несколько слоев рекуррентных блоков, каждый из которых содержит набор нейронов с активацией, памятью и вентилями, регулирующими поток информации через блок. Такая сеть может быть обучена на больших наборах данных, включающих информацию о действиях пользователей в сети, таких как вход и выход из системы, доступ к файлам, перемещение по файловой системе и другие действия. Кроме того, в архитектуру включены слои для обработки других типов данных... | - |
Располагается в коллекциях: | Актуальные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-903943-20-3_2024-240-242.pdf | 192.5 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.