Найти

Результаты поиска

• МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ЭЛЕКТРОННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ В МОБИЛЬНЫХ СЕТЯХ

  Ауси Рим Мохаммед Худхейр, Е. В. Заргарян , Ю. А. Заргарян

  2022-08-09

  Аннотация ▼

  Недавние достижения в технологиях беспроводной связи привели к созданию огром-
  ного количества данных, которые передаются повсеместно. Большая часть такой инфор-
  мации является частью обширной и общедоступной сети, которая соединяет различные
  стационарные и мобильные устройства по всему миру. Возможности электронных уст-
  ройств также увеличиваются день ото дня, что приводит к большему объему генерации
  данных и обмена информацией через сети. Аналогичным образом, с ростом разнообразия и
  сложности структур мобильных сетей увеличилась частота возникновения нарушений
  безопасности в ней. Это препятствует внедрению интеллектуальных мобильных прило-
  жений и услуг, о чем свидетельствует большое разнообразие платформ, которые предос-
  тавляют услуги хранения данных, вычислений с данными и приложений конечным пользо-
  вателям. В таких сценариях становится необходимым защитить данные и проверить их
  использование в сети и приложениях, а также проверить их некорректное использование с
  целью защиты частной информации. Согласно данному исследованию, модель безопасно-
  сти на основе искусственного интеллекта должна обеспечивать конфиденциальность,
  целостность и надежность системы, ее оборудования и протоколов, управляющих сетью,
  независимо от ее создания, чтобы управлять такой сложной сетью, как мобильная. От-
  крытые трудности, с которыми все еще сталкиваются мобильные сети, такие как не-
  санкционированное сканирование сети, мошеннические ссылки и т.д., были тщательно
  изучены в данной статье. Также в данном материале обсуждаются несколько технологий
  машинного и глубокого обучения, которые можно использовать для создания безопасной
  среды, а также многие угрозы кибербезопасности. Необходимо обратиться к необходимо-
  сти разработки новых подходов для обеспечения высокого уровня безопасности электрон-
  ных данных в мобильных сетях, поскольку возможности повышения безопасности мобиль-
  ных сетей безграничны.