Главная Упрощенный режим Описание Шлюз Z39.50
Авторизация
Фамилия
Пароль
 

Базы данных


- результаты поиска

Вид поиска

Область поиска
Формат представления найденных документов:
полный информационныйкраткий
Поисковый запрос: (<.>K=телекоммуникационные устройства<.>)
Общее количество найденных документов : 1
1.

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Сухопаров М. Е., Семенов В. В., Салахутдинова К. И., Лебедев И. С.
Заглавие : Выявление аномалий функционирования телекоммуникационных устройств на основе локальных сигнальных спектров
Параллельн. заглавия :Detection of anomalies of functioning of telecommunications devices based on local signal spectra
Серия: Безопасность распределенных систем и телекоммуникаций
Место публикации : Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2020. - № 2. - С.29-34: табл., граф., диагр. - ISSN 2071-8217 (Шифр pinb/2020/2). - ISSN 2071-8217
Примечания : Библиогр.: с. 33-34 (16 назв.)
УДК : 004.41/42
ББК : 32.973
Предметные рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): abnormalities in functioning of devices--information security--local spectra--neural networks--signal spectra--telecommunications devices--аномалии функционирования устройств--информационная безопасность--локальные спектры--нейронные сети--сигнальные спектры--телекоммуникационные устройства
Аннотация: Телекоммуникационные устройства становятся одними из критически важных элементов промышленных систем, что делает их привлекательной целью для потенциальных злоумышленников. Рассматривается метод обнаружения аномалий на основе локальных спектров сигналов, использующий для оценки нейронные сети. Проведен эксперимент на основе статистических данных загрузки вычислительного устройства.Telecommunication devices are becoming one of the critical elements of industrial systems, which makes them an attractive target for potential attackers. A method for detecting anomalies based on local signal spectra using neural networks to evaluate is considered. An experiment was conducted based on the statistics of the loading of the computing device.
Найти похожие

 
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)