Отрывок: timedelta64(1, 's') Так же необходимо выделить в отдельный объект данные о посещении сайтов (рис. 10). Сессии представляют собой последовательность индексов сайтов и данные в таком виде неудобны для линейных методов. Однако в этом виде удобно оценить корреляцию характеристик (рис.11). Рис. 10 – Посещенные сайты в сессии Рис. 11 – Корреляция характеристик, отвечающих за посещенные сайты 23 В соответствии с гипотезой...
Название : Идентификация пользователя по его поведеню в сети
Авторы/Редакторы : Рыбина В. В.
Богатырев С. В.
Геранина М. А.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2018
Библиографическое описание : Рыбина, В. В. Идентификация пользователя по его поведеню в сети : вып. квалификац. работа по спец. "Компьютерная безопасность" / В. В. Рыбина ; рук. работы С. В. Богатырев; рец. М. А. Геранина ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и эле. - Самара, 2018. - on-line
Аннотация : Проанализированы последовательности из веб-сайтов, посещенныхпользователем, и времени посещения.Полученные данные приведены к форме, подходящей для дальнейшейобработки.Приведено теоретическое обоснование использованных методов.Разработан алгоритм и п
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20180124160446
Ключевые слова: безопасность в сети
идентификация пользователей
веб-сайты
компьютерные взломщики
алгоритмы
программные модули
логистическая регрессия
машинное обучение
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.