Search academic texts

Information × Registration Number 0824U003031, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 30-08-2024 popup.evolution o Title Information technology of quality assessment generators of sequences of pseudo-random numbers based on machine learning Author Dmytro Proskurin, popup.head Serhii Gnatyuk popup.opponent Vladyslav Chevardin popup.opponent Ivan Opirskyi popup.opponent Emil Faure popup.review Andrii Fesenko Description Запропонована в дисертації інформаційна технологія базується на використанні сучасних методів машинного навчання, зокрема гібридних та згорткових нейронних мереж, що дозволяє суттєво підвищити точність і швидкість оцінювання якості генераторів ПВЧ навіть за умов обмеженої кількості вхідних даних. Використання гібридних моделей дозволяє поєднувати переваги різних типів нейронних мереж, що забезпечує більш ефективне виявлення патернів у даних і покращує якість передбачення. Зокрема, використання згорткових нейронних мереж дозволяє аналізувати локальні патерни в послідовностях, тоді як рекурентні нейронні мережі ефективні для аналізу послідовностей з довготривалими залежностями. Удосконалено модель передбачення наступної послідовності ПВЧ, яка за рахунок використання гібридної нейронної мережі та обмеженої кількості вхідних даних для навчання дозволяє передбачати чергові послідовності для неякісних генераторів ПВЧ. Отримав подальшого розвитку метод оцінювання якості послідовностей ПВЧ, який, використовуючи одновимірну рекурентну нейронну мережу та датасети, сформовані різними генераторами ПВЧ, дозволяє швидше оцінювати якість генераторів для криптографічних та інших застосувань у галузі комп'ютерних наук. Практичне значення дисертації полягає у можливості застосування отриманих результатів у реальних умовах, де доступ до великої кількості даних обмежений, а вимоги до надійності та безпеки є надзвичайно високими. Наприклад, розроблені моделі та технології можуть бути використані у сфері мобільних комунікацій, зокрема для забезпечення безпеки мереж LTE/5G/6G, а також у сфері захисту критичної інфраструктури, де інформаційна безпека є питанням національної важливості. Окрім цього, результати дослідження можуть знайти застосування у багатьох інших галузях, включаючи фінансовий сектор, державне управління та військову справу, де якість та випадковість генераторів ПВЧ має вирішальне значення. Результати дослідження були впроваджені в освітній процес на кафедрі комп'ютерних інформаційних технологій Національного авіаційного університету, а також у науково-дослідну роботу, що проводиться в рамках Науково-дослідної лабораторії протидії кіберзагрозам в авіаційній галузі. Крім того, практичні результати були впроваджені в діяльність Головного управління розвідки Міністерства оборони України, що підкреслює значущість дослідження для національної безпеки. Registration Date 2024-09-04 popup.nrat_date 2024-09-04 Close