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...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorРыбина В. В.ru
dc.contributor.authorБогатырев С. В.ru
dc.contributor.authorГеранина М. А.ru
dc.contributor.authorМинистерство образования и науки Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатикиru
dc.contributor.authorматематики и электроникиru
dc.coverage.spatialбезопасность в сетиru
dc.coverage.spatialидентификация пользователейru
dc.coverage.spatialвеб-сайтыru
dc.coverage.spatialкомпьютерные взломщикиru
dc.coverage.spatialалгоритмыru
dc.coverage.spatialпрограммные модулиru
dc.coverage.spatialлогистическая регрессияru
dc.coverage.spatialмашинное обучениеru
dc.creatorРыбина В. В.ru
dc.date.issued2018ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20180124160446ru
dc.identifier.citationРыбина, 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-lineru
dc.description.abstractПроанализированы последовательности из веб-сайтов, посещенныхпользователем, и времени посещения.Полученные данные приведены к форме, подходящей для дальнейшейобработки.Приведено теоретическое обоснование использованных методов.Разработан алгоритм и пru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 1,9 Мб)ru
dc.titleИдентификация пользователя по его поведеню в сетиru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.37.23ru
dc.subject.udc004.056ru
dc.textparttimedelta64(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...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




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