Registration Number
2121U010650, Article
popup.category
Стаття
Title
Information and analytical system for assessing the compliance of educational content specialties "Cybersecurity" with modern requirements
popup.author
Довбиш Анатолій Степанович
Шелехов Ігор Володимирович
Хібовська Юлія Олексіївна
Матяш О.В.
Dovbysh Anatolii Stepanovych
Shelekhov Ihor Volodymyrovych
Khibovska Yuliia Oleksiivna
popup.publication
01-01-2021
popup.source_user
Сумський державний університет
popup.source
https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/99224
popup.publisher
Національний аерокосмічний університет "Харківський авіаційний інститут"
Description
Розв’язана актуальна задача підвищення функціональної ефективності машинного навчання інформаційно-аналітичної системи (ІАС) оцінки відповідності сучасним вимогам контенту навчальних дисциплін бакалаврського рівня спеціальності «Кібербезпека» Розроблено метод інформаційно-екстремального машинного навчання ІАС з метою адаптації навчального контенту випускової кафедри до вимог ринку праці, що дозволяє при функціонуванні системи в режимі моніторингу оперативно корегувати контент з навчальних дисципліни випускової кафедри. Ідея методу полягає у максимізації інформаційної спроможності ІАС в процесі машинного навчання, що дозволяє в режимі моніторингу отримати максимальну повну ймовірність прийняття правильних класифікаційних рішень. За результатами інформаційно-екстремального машинного навчання в рамках геометричного підходу побудовано вирішальні правила, практично інваріантні до багато вимірності простору ознак розпізнавання. Як критерій оптимізації параметрів машинного навчання використовується модифікація інформаційної міри Кульбака, яка є функціоналом точнісних характеристик класифікаційних рішень. Як параметри оптимізації розглядалися геометричні параметри гіперсферичних контейнерів класів розпізнавання, які в процесі машинного навчання відновлювалися в радіальному базисі бінарного простору ознак Хеммінга. При цьому вхідна навчальна матриця трансформувалася в робочу бінарну навчальну матрицю, яка змінювалася в процесі машинного навчання шляхом допустимих перетворень з метою адаптації вхідного математичного опису системи до максимальної достовірності класифікаційних рішень. Запропоновано категорійну модель функціонування ІАС, на основі якої розроблено алгоритм інформаційно-екстремального машинного навчанням системи з автоматичним визначенням базового класу розпізнавання. За результатами опитування фахівців з кібербезпеки сформовано вхідну структуровану навчальну матрицю, а за результатами фізичного моделювання підтверджено працездатність запропонованого методу інформаційно-екстремального машинного навчання ІАС.
popup.nrat_date
2026-09-22
