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.author | Рыбина В. В. | ru |
dc.contributor.author | Богатырев С. В. | ru |
dc.contributor.author | Геранина М. А. | ru |
dc.contributor.author | Министерство образования и науки Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Институт информатики | ru |
dc.contributor.author | математики и электроники | ru |
dc.coverage.spatial | безопасность в сети | ru |
dc.coverage.spatial | идентификация пользователей | ru |
dc.coverage.spatial | веб-сайты | ru |
dc.coverage.spatial | компьютерные взломщики | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритмы | ru |
dc.coverage.spatial | программные модули | ru |
dc.coverage.spatial | логистическая регрессия | ru |
dc.coverage.spatial | машинное обучение | ru |
dc.creator | Рыбина В. В. | ru |
dc.date.issued | 2018 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20180124160446 | ru |
dc.identifier.citation | 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 | ru |
dc.description.abstract | 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 | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 1,9 Мб) | ru |
dc.title | Идентификация пользователя по его поведеню в сети | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.37.23 | ru |
dc.subject.udc | 004.056 | ru |
dc.textpart | 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... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Рыбина_Вероника_Валерьевна_Идентификация_пользователя.pdf | 1.98 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.