Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/23937

Título : Методи машинного навчаня для виявлення атак на комп'ютерні системи
Otros títulos : Machine learning methods of attacks detection on computer systems
Autor : Максимець, О.
Maksymets, O.
Affiliation: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Bibliographic description (Ukraine): Максимець О. Методи машинного навчаня для виявлення атак на комп'ютерні системи / О. Максимець // Матеріали Ⅴ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 1-2 лютого 2018 року. — Т. : ТНТУ, 2018. — С. 101. — (Секція 5. Безпека інфокомунікацій).
Bibliographic description (International): Maksymets O. (2018) Metody mashynnoho navchania dlia vyiavlennia atak na kompiuterni systemy [Machine learning methods of attacks detection on computer systems]. Materials of the Ⅴ Scientific and Technical Conference "Information models, systems and technologies" (Tern., 1-2 February 2018), pp. 101 [in Ukrainian].
Is part of: Матеріали Ⅴ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“
Materials of the Ⅴ Scientific and Technical Conference "Information models, systems and technologies"
Conference/Event: Ⅴ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“
Journal/Collection: Матеріали Ⅴ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“
Fecha de publicación : 1-feb-2018
Date of entry: 20-feb-2018
Editorial : ТНТУ
TNTU
Place of the edition/event: Тернопіль
Ternopil
Temporal Coverage: 1-2 лютого 2018 року
1-2 February 2018
UDC: 004.353
Number of pages: 1
Page range: 101
Start page: 101
End page: 101
URI : http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/23937
Copyright owner: © Тернопільський національний технічий університет імені Івана Пулюя, 2018
Content type: Conference Abstract
Aparece en las colecciones: Ⅴ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2018)



Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.