Реєстраційний номер
2121U010650, Матеріали видань та локальних репозитаріїв
Категорія
Стаття
Назва роботи
Інформаційно-аналітична система оцінювання відповідності сучасним вимогам навчального контенту спеціальності "Кібербезпека"
Автор
Довбиш Анатолій Степанович
Шелехов Ігор Володимирович
Хібовська Юлія Олексіївна
Матяш О.В.
Dovbysh Anatolii Stepanovych
Shelekhov Ihor Volodymyrovych
Khibovska Yuliia Oleksiivna
Дата публікації
01-01-2021
Постачальник інформації
Сумський державний університет
Першоджерело
https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/99224
Видання
Національний аерокосмічний університет "Харківський авіаційний інститут"
Опис
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.
Додано/оновлено в НРАТ
2026-09-22
