Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/298580
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorВеремеенко, А. А.-
dc.date.accessioned2023-06-12T11:07:55Z-
dc.date.available2023-06-12T11:07:55Z-
dc.date.issued2023-06-12-
dc.identifier.urihttps://elib.bsu.by/handle/123456789/298580-
dc.description.abstractОбъекты исследования – нейронные сети, вредоносное программное обеспечение. Цель работы – разработка наиболее подходящей модели нейронной сети для классификации вредоносных программ. В данной работе рассматривается проблема выбора оптимальной модели нейронной сети для классификации вредоносных программ. Проводится анализ различных моделей нейронных сетей с целью определить наиболее эффективную модель.ru
dc.language.isoruru
dc.publisherМинск: БГУ, ФРКТ, кафедра телекоммуникаций и информационных технологийru
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessru
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетикаru
dc.titleРазработка модели нейронной сети для классификации вредоносных программ: аннотация к дипломной работе / Алена Андреевна Веремеенко; БГУ, факультет радиофизики и компьютерных технологий, кафедра телекоммуникаций и информационных технологий; науч. рук. Резников Г. К.ru
dc.typeannotationru
dc.rights.licenseCC BY 4.0ru
dc.description.alternativeАб'екты даследавання – нейронавыя сеткі, шкоднаснае праграмнае забес-пячэнне. Мэта працы – распрацоўка найбольш прыдатнай мадэлі нейронавай сеткі для класіфікацыі шкоднасных праграм. У дадзенай працы разглядаецца праблема выбару аптымальнай мадэлі нейронавай сеткі для класіфікацыі шкоднасных праграм. Праводзіцца аналіз розных мадэляў нейронавых сетак з мэтай вызначыць найбольш эфектыўную мадэль.ru
Располагается в коллекциях:Компьютерная безопасность (радиофизические методы и программно-технические средства). 2023

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
Веремеенко_аннотация.pdf126,17 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.