Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистику

На нашем сайте вы можете читать онлайн «Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистику». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Словари, справочники, Руководства. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.

0 баллов
0 мнений
1 чтение

Дата выхода

07 апреля 2021

Краткое содержание книги Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистику, аннотация автора и описание

Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистику. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Никита Ренарьевич Шахулов) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.

Описание книги

Сегодня мир чаще, чем когда-либо, испытывает рост кибератак во всех сферах нашей повседневной жизни. Эта ситуация превратила борьбу с киберпреступлениями в повседневную борьбу как для отдельных лиц, так и для организаций. Кроме того, эта борьба усугубляется тем фактом, что сегодняшние киберпреступники сделали шаг вперед и могут использовать сложные методы кибератак.

Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистику читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно

Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистику без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.

Текст книги

Шрифт
Размер шрифта
-
+
Межстрочный интервал

Таким образом, в этом документе предлагается общая структура для разделения методов когнитивных вычислений DL в Cyber Forensics (CF), далее именуемую DLCF Framework. DL использует некоторые методы машинного обучения для решения проблем с помощью нейронных сетей, имитирующих процесс принятия решений человеком. Основываясь на этих основаниях, DL может радикально изменить сферу CF различными способами, а также предоставить решения для судебных следователей. Такие решения могут варьироваться от снижения предвзятости в судебно-медицинских расследованиях до оспаривания того, какие доказательства считаются допустимыми в суде или любом гражданском слушании, и многое другое.

Ключевые слова: киберпреступления, глубокое обучение, искусственный интеллект, расследования, кибератаки, киберпреступления, фреймворк.

1. Введение

Технологические революции, компьютерная интеграция и достижения в Интернете, засвидетельствованные после промышленной революции, стали основным продуктом и сенсацией во всех аспектах нашей повседневной жизни, как выражено в Refs.

[1, 2 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7219168/#bib2)]. Кроме того, люди стали зависимыми от информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) и цифровых устройств, учитывая, что преимущества этих устройств помогли сформировать наши общества. Это стало возможным благодаря постоянному присутствию цифровой информации и изменениям в образе мышления и действий людей [3].

Более того, большинство методов компьютерной интеграции стали свидетелями появления многих вычислительных дисциплин, которые привели к повышению эффективности.

Одной из примечательных областей, которая изменила восприятие поведения компьютера и того, как работают машины, является дисциплина глубокого обучения (DL), которая является подмножеством искусственного интеллекта (AI). DL позволяет применять многослойные нейронные сети в настройках машин для решения некоторых желаемых задач [4]. Фактически, DL был визуализирован как современный подход, который может предоставить множество точных выводов, которые также изменили способ принятия интеллектуальных решений компьютерами [5].
Тем не менее, Cyber Forensic Science (CFS), который представляет собой научный процесс расследования, а также извлечения и доказательства фактов в суде или гражданских слушаниях, претерпел множество изменений, и многие методы использовались в подходах к обнаружению инцидентов [6, 7].

Добавить мнение

Ваша оценка

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив

Мнения

Еще нет комментариев о книге Диверсификация методов когнитивных вычислений глубокого обучения в кибер-криминалистику, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!

Похожие книги