このアイテムの引用には次の識別子を使用してください: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43900

タイトル: Аналіз засобів протидії вторгненням і атакам на комп’ютерні системи
その他のタイトル: Analysis of means of resisting intrusions and attacks on computer systems
著者: Ковтун, Н. М.
Жаровський, Руслан Олегович
Kovtun, N. M.
Zharovskyi, R. O.
Affiliation: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Bibliographic description (Ukraine): Ковтун Н. М. Аналіз засобів протидії вторгненням і атакам на комп’ютерні системи / Н. М. Ковтун, Руслан Олегович Жаровський // Матеріали ⅩⅡ Міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 6-7 грудня 2023 року. — Т. : ФОП Паляниця В. А., 2023. — С. 453–454. — (Комп’ютерно-інформаційні технології та системи зв’язку).
Bibliographic description (International): Kovtun N. M., Zharovskyi R. O. (2023) Analiz zasobiv protydii vtorhnenniam i atakam na kompiuterni systemy [Analysis of means of resisting intrusions and attacks on computer systems]. Book of abstracts of the ⅩⅡ International scientific and practical conference of young researchers and students „Actual problems of modern technologies“ (Tern., 6-7 December 2023), pp. 453-454 [in Ukrainian].
Is part of: Матеріали ⅩⅡ Міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 2023
Book of abstracts of the ⅩⅡ International scientific and practical conference of young researchers and students „Actual problems of modern technologies“, 2023
Conference/Event: ⅩⅡ Міжнародна науково-практичноа конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Journal/Collection: Матеріали ⅩⅡ Міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
発行日: 6-12月-2023
Date of entry: 21-1月-2024
出版者: ФОП Паляниця В. А.
PE Palianytsia V.A.
Place of the edition/event: Тернопіль
Ternopil
Temporal Coverage: 6-7 грудня 2023 року
6-7 December 2023
UDC: 004.45
Number of pages: 2
Page range: 453-454
Start page: 453
End page: 454
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43900
ISBN: 978-617-7875-71-9
Copyright owner: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2023
URL for reference material: http://www.secdev.org/idsbiblio/adapt.pdf
https://arxiv.org/abs/1901.02868
https://link.springer.com/article/10.1007/s00521-020-04830-w
References (Ukraine): 1. Deconstructing the Computer: Report of a Symposium / Committee on Deconstructing the Computer, Committee on Measuring and Sustaining the New Economy, Board on Science, Technology, and Economic Policy, Policy and Global Affairs, National Research Council - Washington: National Academies Press, 2005. - P. 49-50.
2 Adaptation Techniques for Intrusion Detection and Intrusion Response Systems URL: http://www.secdev.org/idsbiblio/adapt.pdf
3. Batista, L. O., de Silva, G. A., Araujo, V. S., Araujo, V. J. S., Rezende, T. S., Guimarães, A. J., Souza, P. V. D. C. Fuzzy neural networks to create an expert system for detecting attacks by sql injection. 2019 . URL: https://arxiv.org/abs/1901.02868
4. Mahdavifar, S., Ghorbani, A. A. DeNNeS: deep embedded neural network expert system for detecting cyber attacks. Neural Computing and Applications. 2020. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s00521-020-04830-w
References (International): 1. Deconstructing the Computer: Report of a Symposium, Committee on Deconstructing the Computer, Committee on Measuring and Sustaining the New Economy, Board on Science, Technology, and Economic Policy, Policy and Global Affairs, National Research Council - Washington: National Academies Press, 2005, P. 49-50.
2 Adaptation Techniques for Intrusion Detection and Intrusion Response Systems URL: http://www.secdev.org/idsbiblio/adapt.pdf
3. Batista, L. O., de Silva, G. A., Araujo, V. S., Araujo, V. J. S., Rezende, T. S., Guimarães, A. J., Souza, P. V. D. C. Fuzzy neural networks to create an expert system for detecting attacks by sql injection. 2019 . URL: https://arxiv.org/abs/1901.02868
4. Mahdavifar, S., Ghorbani, A. A. DeNNeS: deep embedded neural network expert system for detecting cyber attacks. Neural Computing and Applications. 2020. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s00521-020-04830-w
Content type: Conference Abstract
出現コレクション:XІІ Міжнародна науково-практична конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2023)



このリポジトリに保管されているアイテムはすべて著作権により保護されています。