Improving the effectiveness of automated system protection tools through the use of machine learning algorithms

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.47533/2025.1606-146x.3-04
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This article discusses the concepts of machine learning, secure automated systems, as well as the main means of ensuring information security of automated systems. As part of the confirmation of the relevance of this article, an analysis of the pros and cons of the main information security subsystems is carried out. For some of the listed security tools, an analysis of the applicability of machine learning algorithms in them to ensure the information security of automated systems is carried out. Based on the analysis of the applicability of machine learning algorithms, specific concepts for the implementation of algorithms based on artificial intelligence are proposed, which allow solving information security problems within each separate subsystem of the automated system protection. In conclusion, the prospects of using artificial intelligence algorithms in the protection of automated systems are evaluated.