Применение сверточных нейронных сетей для решения задач предупреждения утечки информации в открытых Интернет-ресурсах [Текст] = Convolutional neural networks for the prevention of information leakage in open Internet resources / Д. А. Акимов [и др.] // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2017. - № 1. - С. 16-22 : схемы, граф., ил. - Библиогр.: с. 22 (8 назв.) . - ISSN 2071-8217
Рубрики: Вычислительная техника Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника Кл.слова (ненормированные): Интернет-ресурсы -- информационная безопасность -- компьютерная лингвистика -- нейронные сети -- предупреждение утечки информации -- сверточные нейронные сети -- утечка информации Аннотация: Рассмотрена архитектура сверточных нейронных сетей: типы используемых слоев и принципы их работы, параметры настройки и особенности обучения. Описаны возможности применения сетей данного типа для решения задач предупреждения утечки информации на естественном языке. Рассмотрена возможность их применения для решения задачи классификации Интернет-страниц, составляющих веб-ресурс, для выявления страниц интереса. Considers the architecture of convolutional neural networks: layer types, how they works, the details of their implementation, hyperparameters of layers and features of network training. The possibility of using this type networks for tasks of natural language processing. The possibility of their use for solving allocation problem of web pages constituting single web-resources the most information-packed pages. Доп.точки доступа: Акимов, Д. А.; Редькин, О. К.; Лось, В. П.; Жуков, Д. О. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Павленко, Е. Ю. Выявление вредоносных Android-приложений с использованием сверточной нейронной сети [Текст] = Identtification of malware Android-applications with the use of a convolutional neural network / Е. Ю. Павленко, Г. Ю. Игнатьев // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2018. - № 3. - С. 107-119 : схемы, ил., диагр., граф., табл. - Библиогр.: с. 119 (26 назв.) . - ISSN 2071-8217
Рубрики: Вычислительная техника Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника Кл.слова (ненормированные): Android-приложения -- анализ безопасности приложений -- вредоносные приложения -- выявление вредоносных приложений -- информационная безопасность -- нейронные сети -- операционные системы (вычислительная техника) -- сверточные нейронные сети Аннотация: Исследовано применение глубокого обучения для выявления вредоносного программного обеспечения в операционной системе Android. Рассмотрены аналогичные исследования и на основе их недостатков предложен новый подход представления Android-приложения для сверточной нейронной сети, заключающийся в построении RGB изображения, пиксели которого формируются на базе последовательности пар API вызовов и уровней защиты. Результаты экспериментальной оценки предлагаемого подхода демонстрируют его высокую эффективность для решения задачи определения вредоносных Android-приложений. In this paper authors propose a new deep learning-based approach for detection of malicious Android applications. Novelty of this approach is based on a representation of Android application for a convolutional neural network. In this representation authors construct an RGB image, using a sequence of API calls pairs and protection levels for RGB pixels representation. Proposed approach, as shown by experimental results, is effective and detects malicious Android applications with high accuracy. Доп.точки доступа: Игнатьев, Г. Ю. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Моделирование интеллектуальной системы контроля и управления доступом транспортных средств с использованием глубоких нейронных сетей [Текст] = Modelling of Intelligent Access Monitoring and Control System for Vehicles with Using the Deep Neural Networks / О. С. Амосов [и др.] // Информационные технологии. - 2019. - Т. 25, № 2. - С. 116-127. - Библиогр.: с. 127 (27 назв.). - Работа выполнена при поддержке Минобрнауки России научного проекта - госзадания в рамках проектной части № 2. 1898. 2017/4. 6 "Создание математического и алгоритмического обеспечения интеллектуальной информационно-телекоммуникационной системы безопасности вуза" . - ISSN 1684-6400
Рубрики: Вычислительная техника Вычислительная техника в целом Кл.слова (ненормированные): математические модели -- сверточные нейронные сети -- транспортные средства Аннотация: Разработана математическая модель интеллектуальной системы контроля и управления доступом транспортных средств на некоторую территорию. Доп.точки доступа: Амосов, О. С. (доктор технических наук); Амосова, С. Г. (кандидат технических наук); Иванов, Ю. С. (кандидат технических наук); Жиганов, С. Г. (аспирант) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Савченко, Л. В. (кандидат технических наук). Система постановки произношения на основе сверточных нейронных сетей и информационной теории восприятия речи [Текст] = Computer-assisted language based on convolutional neural networks and information theory of speech perception / Л. В. Савченко // Информационные технологии. - 2019. - Т. 25, № 5. - С. 313-319. - Библиогр.: с. 319 (26 назв.) . - ISSN 1684-6400
Рубрики: Вычислительная техника Распознавание и преобразование образов Кл.слова (ненормированные): информационное рассогласование -- распознавание речи -- сверточные нейронные сети Аннотация: Рассматривается задача постановки произношения на основе применения методов глубокого обучения совместно с информационной теорией восприятия речи. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Савченко, Л. В. (кандидат технических наук). Система постановки произношения на основе сверточных нейронных сетей и информационной теории восприятия речи [Текст] = Computer-assisted language based on convolutional neural networks and information theory of speech perception / Л. В. Савченко // Информационные технологии. - 2019. - Т. 25, № 5. - С. 313-319. - Библиогр.: с. 319 (26 назв.) . - ISSN 1684-6400
Рубрики: Вычислительная техника Распознавание и преобразование образов Кл.слова (ненормированные): информационное рассогласование -- распознавание речи -- сверточные нейронные сети Аннотация: Рассматривается задача постановки произношения на основе применения методов глубокого обучения совместно с информационной теорией восприятия речи. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Кущенко, Андрей Сергеевич (аспирант). Оптимизация времени доступа к динамической памяти при вычислении нейронных сетей на ПЛИС [Текст] / А. С. Кущенко, О. Б. Макаревич, И. Ю. Половко // Вопросы защиты информации. - 2020. - № 1. - С. 68-71. - Библиогр.: с. 71 (5 назв. ) . - ISSN 2073-2600
Рубрики: Вычислительная техника Вычислительная техника в целом Кл.слова (ненормированные): ПЛИС -- динамическая память -- защита информации -- искусственный интеллект -- нейронные сети -- обработка изображений -- сверточные нейронные сети Аннотация: Проведены исследования способов организации расчета отдельных слоев сверточных нейронных сетей и возможности оптимизации числа обращений к внешней памяти применительно к обработке изображений. Описан самый распространенный порядок расчете результата слоем нейронной сети, а также описаны недостатки такого подхода. Доп.точки доступа: Макаревич, Олег Борисович (доктор технических наук); Половко, Иван Юрьевич (кандидат технических наук) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Кущенко, Андрей Сергеевич (аспирант). Оптимизация операции свертки для применения в сверточных нейронных сетях при реализации в базисе ПЛИС [Текст] / А. С. Кущенко О. Б. Макаревич, И. Ю. Половко // Вопросы защиты информации. - 2020. - № 2. - С. 59-62. - Библиогр.: с. 61 (5 назв. ) . - ISSN 2073-2600
Рубрики: Вычислительная техника Вычислительная техника в целом Кл.слова (ненормированные): ПЛИС -- аппаратная реализация -- искусственный интеллект -- классическая свертка изображения -- нейронные сети -- обработка изображений -- сверточные нейронные сети Аннотация: Рассмотрен классический вариант реализации сверточных фильтров, которые являются частью алгоритмов машинного обучения. Доп.точки доступа: Макаревич, Олег Борисович (доктор технических наук); Половко, Иван Юрьевич (кандидат технических наук) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Савченко, А. В. (доктор технических наук). Детектирование специализированных категорий объектов на фотографиях в мобильных устройствах на основе многозадачной нейросетевой модели [Текст] = Detection of specialized object categories in photos from mobile device based on a multi-task neural network / А. В. Савченко, И. С. Гречихин // Информационные технологии. - 2020. - Т. 26, № 10. - С. 586-593. - Библиогр.: с. 593 (21 назв.) . - ISSN 1684-6400
Рубрики: Вычислительная техника Распознавание и преобразование образов Кл.слова (ненормированные): иерархическая кластеризация -- мобильные системы -- мобильные устройства -- обработка изображений -- сверточные нейронные сети Аннотация: Предложен метод детектирования категорий нескольких различных видов объектов на фотографиях в мобильных устройствах. Доп.точки доступа: Гречихин, И. С. (аспирант) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Применение свертки с периодическим граничным условием для обработки данных от цилиндрических массивов электродов [Текст] = Application of convolution with periodic boundary condition for processing data from cylindrical electrode arrays / В. В. Сапунов, С. А. Ботман, Г. В. Камышов, Н. Н. Шушарина // Информационные технологии. - 2021. - Т. 27, № 3. - С. 125-131. - Работа выполнена в рамках государственного задания № FZWM-2020-0013 . - ISSN 1684-6400
Рубрики: Вычислительная техника Распознавание и преобразование образов Кл.слова (ненормированные): artificial neural network -- convolutional neural network -- electromyography -- equivariance -- invariance -- искусственные нейронные сети -- массив электродов -- обработка данных -- свертка -- сверточные нейронные сети -- циклические сдвиги -- эквивариантность -- электромиография Аннотация: Предлагается модификация искусственной нейронной сети сверточного типа для работы с электромиографическими данными, полученными от цилиндрических массивов электродов. Доп.точки доступа: Сапунов, В. В. (младший научный сотрудник); Ботман, С. А. (младший научный сотрудник); Камышов, Г. В. (инженер); Шушарина, Н. Н. (кандидат педагогических наук) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Идентификация человека по походке в видеопотоке [Текст] / М. Ю. Уздяев, Р. Н. Яковлев, Д. М. Дударенко, А. Д. Жебрун // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2020. - Т. 24, № 4. - С. 57-75. - Библиогр.: с. 70-72 (29 назв.) . - ISSN 2223-1560
Рубрики: Вычислительная техника Распознавание и преобразование образов Кл.слова (ненормированные): видеопотоки -- идентификация человека -- компьютерное зрение -- походка -- распознавание -- рекуррентные нейронные сети -- сверточные нейронные сети Аннотация: Предложен подход к идентификации человека по походке в видеопотоке в режиме реального времени с помощью нейросетевых моделей распознавания. Доп.точки доступа: Уздяев, М. Ю.; Яковлев, Р. Н.; Дударенко, Д. М.; Жебрун, А. Д. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Рябинов, А. В. Применение многозадачного глубокого обучения в задаче распознавания эмоций в речи [Текст] / А. В. Рябинов, М. Ю. Уздяев, И. В. Ватаманюк // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2021. - Т. 25, № 1. - С. 82-109. - Библиогр.: с. 99-104 (52 назв.) . - ISSN 2223-1560
Рубрики: Вычислительная техника Прикладные информационные (компьютерные) технологии в целом Кл.слова (ненормированные): анализ аудиосигналов -- аудиосигналы речи -- многозадачное обучение -- распознавание эмоций -- речевые технологии -- сверточные нейронные сети -- эмоции Аннотация: Исследовано автоматическое распознавание эмоций в речи с помощью методов машинного обучения. Доп.точки доступа: Уздяев, М. Ю.; Ватаманюк, И. В. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Сергадеева, А. И. Обнаружение банковского мошенничества с применением графовых нейронных сетей [Текст] = Banking fraud detection using graph neural networks / А. И. Сергадеева, Д. С. Лаврова // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2021. - № 4. - С. 112-122 : табл., диагр. - Библиогр.: с. 120-121 (12 назв.) . - ISSN 2071-8217
Рубрики: Вычислительная техника Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника Кл.слова (ненормированные): bank fraud -- convolutional neural networks -- financial data analysis -- graph neural networks -- information security -- neural networks -- анализ финансовых данных -- банковское мошенничество -- графовые нейронные сети -- информационная безопасность -- нейронные сети -- сверточные нейронные сети Аннотация: В работе предложено применить графовые нейронные сети для обнаружения случаев банковского мошенничества. Финансовые транзакции представлены в виде графа, а использование графовых нейронных сетей позволяет детектировать транзакции, характерные для мошеннических схем. Результаты экспериментальных исследований демонстрируют перспективность предложенного подхода. This paper proposes the application of graph neural networks to detect bank fraud. Financial transactions are represented in the form of a graph, and the use of graph neural networks allows the detection of transactions characteristic of fraudulent schemes. Experimental results demonstrate the promise of the proposed approach. Доп.точки доступа: Лаврова, Д. С. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Заботнев, М. С. (кандидат технических наук). Использование синтетического датасета в задаче сегментации медицинских изображений [Текст] = Applying a synthetic dataset in medical images segmentation problem / М. С. Заботнев, В. П. Кулагин, В. Д. Корепанов // Информационные технологии. - 2022. - Т. 28, № 6. - С. 326-333. - Библиогр.: с. 333 (23 назв.) . - ISSN 1684-6400
Рубрики: Математика Исследование операций Кл.слова (ненормированные): CNN -- U-Net -- computed tomography -- convolutional neural networks -- machine learning -- medical image segmentation -- synthetic datasets -- компьютерная томография -- машинное обучение -- сверточные нейронные сети -- сегментация медицинских изображений -- синтетические датасеты Аннотация: Рассматривается задача сегментации сосудов на медицинских снимках компьютерной томографии органов дыхания человека. Доп.точки доступа: Кулагин, В. П. (доктор технических наук); Корепанов, В. Д. (магистрант) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Беззатеев, С. В. Исследование методов машинного обучения для обеспечения информационной безопасности в розничных торговых операциях [Текст] = Study of machine learning methods to ensure information security in retail trading operations / С. В. Беззатеев, Т. Н. Елина, Н. С. Красников // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2022. - № 3. - С. 155-166 : граф., табл., диагр., ил., схема. - Библиогр.: с. 165 (7 назв.). - Список литературы представлен на русском и английском языках. . - ISSN 2071-8217
Рубрики: Вычислительная техника Вычислительные сети Кл.слова (ненормированные): convolutional neural networks -- information security -- machine learning -- machine learning methods -- retail trading operations -- self-service -- информационная безопасность -- машинное обучение -- методы машинного обучения -- розничные торговые операции -- самообслуживание -- сверточные нейронные сети Аннотация: Проблема искажения и подмены информации при совершении операций в розничной торговле с использованием касс самообслуживания приводит к снижению прибыли предприятий. Внедрение средств распознавания весовых товаров с использованием методов машинного обучения позволит повысить уровень защиты операций в розничной торговле. В работе проведен анализ различных методов обучения и построена модель сети, позволяющая при небольшом объеме размеченных данных получать хорошие результаты распознавания в сфере ритейла. The problem of distortion and substitution of information when performing transactions in retail trade using self-service checkouts leads to a decrease in the profits of enterprises. The introduction of weight recognition tools using machine-learning methods will increase the level of protection for retail transactions. The paper analyzes various training methods and builds a network model that allows, with a small amount of labeled data, to obtain good recognition results in the field of retail. Доп.точки доступа: Елина, Т. Н.; Красников, Н. С. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Построение оптимальной модели сверточной нейронной сети для решения задач распознавания сложных символов [Текст] / А. Е. Трубин, А. В. Батищев, А. Н. Алексахин [и др.] // Информационные технологии. - 2023. - Т. 29, № 2. - С. 84-90 . - ISSN 1684-6400
Рубрики: Вычислительная техника Вычислительная техника в целом Кл.слова (ненормированные): компьютерное зрение -- машинное обучение -- сверточные нейронные сети Аннотация: Обсуждается разработка более легкой архитектуры модели сверточной нейронной сети, которая будет справляться с узконаправленной задачей по распознаванию сложных символов лучше, чем масштабные и общеизвестные модели. Результатом проведенного исследования является разработанная технология быстрого и точного распознавания сложных символов японского языка на основе сверточной нейронной сети, которая может стать основой программного продукта в сфере компьютерного зрения. Доп.точки доступа: Трубин, А. Е. (кандидат экономических наук); Батищев, А. В. (кандидат экономических наук); Алексахин, А. Н. (кандидат педагогических наук); Зубанова, А. Е. (магистрант); Морозов, А. А. (студент) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Колесникова, А. С. Дистилляция знаний, как метод сжатия сверточных нейронных сетей в задаче классификации [Текст] / А. С. Колесникова // Системный администратор. - 2023. - № 1/2. - С. 138-139 . - ISSN 1813-5579
Рубрики: Вычислительная техника Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника Кл.слова (ненормированные): глубокое обучение -- дистилляция знаний -- машинное обучение -- нейронные сети -- распознавание знаний -- сверточные нейронные сети Аннотация: Исследуется метод дистилляции знаний в задаче классификации с использованием сверточных нейронных сетей. Исследуется эффективность метода сжатия моделей для решения задачи классификации. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Панфилова, Ирина Евгеньевна. Методы определения живого присутствия пользователя перед видеокамерой в задачах биометрической аутентификации по лицу [Текст] / И. Е. Панфилова, А. Е. Сулавко // Вопросы защиты информации. - 2023. - № 2. - С. 17-26 : 10 рис. - Библиогр.: с. 25-26 (45 назв. ) . - ISSN 2073-2600
Рубрики: Вычислительная техника Вычислительная техника в целом Кл.слова (ненормированные): аутентификация -- биометрическая аутентификация -- видеокамеры -- глубокое обучение -- компьютерное зрение -- нейронные сети -- распознавание лиц -- сверточные нейронные сети -- спуфинг атаки Аннотация: Представлен обобщающий обзор методов и технологий, используемых для определения живого присутствия аутентифицируемого субъекта. Среди результатов проведенного анализа можно выделить неуклонную тенденцию смены подходов по определению живого присутствия на основе "ручной" обработки образов на многослойные алгоритмы машинного обучения. Однако анализ подобных алгоритмов показывает, что характерной особенностью их функционирования становится невозможность воспроизведения результатов, полученных при обучении, в реальной практике. Более того, даже незначительные изменения условий процедуры аутентификации для таких алгоритмов становятся критичными с точки зрения робастности всей системы. Возможным решением указанных проблем может стать применение для задач определения живого присутствия методов объяснимого искусственного интеллекта. Доп.точки доступа: Сулавко, Алексей Евгеньевич (кандидат технических наук) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Самир Халид Ахмед (аспирант). Классические и квантовые нейронные сети в задачах распознавания образов [Текст] = Quantum neural networks in the problem of pattern recognition / Самир Халид Ахмед, С. В. Скородумов, Сабрин Халид Ахмед // Информационные технологии. - 2023. - Т. 29, № 10. - С. 512-521 . - ISSN 1684-6400
Рубрики: Радиоэлектроника Искусственный интеллект. Экспертные системы Кл.слова (ненормированные): NISQ -- classical computing models -- convolutional neural networks -- quantum computing models -- quantum convolutional layers -- unitary operations -- квантовые вычислительные модели -- квантовые сверточные слои -- классические вычислительные модели -- сверточные нейронные сети -- унитарные операции Аннотация: Рассматриваются классическая, гибридная и квантовая вычислительные модели, их плюсы, минусы, возможности реализации в современных реалиях. Доп.точки доступа: Скородумов, С. В. (кандидат технических наук); Сабрин Халид Ахмед (студент) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Григорьев, М. Д. Разработка обучаемой нейросети для анализа лингвистических данных [Текст] = Development of a trainable neural network for analysis of linguistic data / М. Д. Григорьев, Т. М. Татарникова // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2023. - № 3. - С. 170-176 : ил., схемы. - Библиогр.: с. 175 (10 назв.). - Список литературы представлен на русском и английском языках. . - ISSN 2071-8217
Рубрики: Вычислительная техника Системы обработки численных данных Языкознание Применение вычислительной техники в языкознании Кл.слова (ненормированные): convolutional neural networks -- development of trainable neural networks -- linguistic applications -- linguistic data -- linguistic data analysis -- neural networks -- recognition of ancient Egyptian hieroglyphs -- trainable neural networks -- анализ лингвистических данных -- лингвистические данные -- лингвистические приложения -- нейросети -- обучаемые нейросети -- разработка обучаемых нейросетей -- распознавание древнеегипетских иероглифов -- сверточные нейронные сети Аннотация: Приведено описание разработанного лингвистического приложения для распознавания древнеегипетских иероглифов. Рассмотрены основные методы создания и обучения нейронной сети и определен метод, подходящий для успешной работы алгоритма по распознаванию древнеегипетских иероглифов. Исходя из проведенного анализа инструментов для решения поставленной задачи выбран метод обучения с учителем и сверточный тип нейросети как оптимальный для распознавания изображений с функцией активации ReLu. В перспективе предложенная нейросеть найдет применение в работе по разработке словаря с функцией распознавания символов. The description of the developed linguistic application for the recognition of ancient Egyptian hieroglyphs is given. The main methods for creating and training a neural network are considered and a method suitable for the successful operation of the algorithm for recognizing ancient Egyptian hieroglyphs is determined. Based on the analysis of tools for solving the problem, the method of learning with a teacher and the convolutional type of neural network were chosen as optimal for image recognition with the ReLu activation function. In the future, the proposed neural network will find application in the development of a dictionary with a character recognition function. Доп.точки доступа: Татарникова, Т. М. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Попов, Алексей Анатольевич (кандидат технических наук; доцент). Использование нейросетей для сортировки твердых коммунальных отходов [Текст] / Попов Алексей Анатольевич, Куклев Роман Евгеньевич, Егоров Дмитрий Георгиевич // Ученый совет. - 2024. - Т. 21, № 1. - С. 39-44 : 1 фот. - Библиогр.: с. 43-44 (7 назв.) . - ISSN 2074-9953
Рубрики: Вычислительная техника Прикладные информационные (компьютерные) технологии в целом Экология Управление отходами Кл.слова (ненормированные): CNN -- DNN -- RNN -- ТКО -- глубокие нейронные сети -- использование нейросетей -- классификация ТКО -- коммунальные отходы -- методы сортировки ТКО -- модели нейронных сетей -- мусоросортировочные комплексы -- нейронные сети -- нейросетевые методы -- нейросетевые модели -- нейросети -- обращение с ТКО -- обучение нейросетей -- отходы -- применение нейронных сетей -- промышленные отходы -- работа с твердыми коммунальными отходами -- реккурентные нейронные сети -- роботизированные мусоросортировочные комплексы -- сверточные нейронные сети -- сортировка ТКО -- сортировка твердых коммунальных отходов -- твердые коммунальные отходы -- управление обращением с ТКО -- утилизация твердых коммунальных отходов Аннотация: В статье предложены критерии для выбора подходящей архитектуры нейросети для сортировки твердых коммунальных отходов (ТКО). Приведены примеры использования нейросетевых методов для сортировки ТКО. Это новое и перспективное направление в области утилизации отходов. Данная статья поможет читателям понять принципы работы нейросетей и преимущества их использования в данной задаче. Материалы статьи могут быть использованы в рамках подготовки по направлениям, связанным с экономикой и информационными технологиями. Доп.точки доступа: Куклев, Роман Евгеньевич (студент); Егоров, Дмитрий Георгиевич (студент) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |