1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
  3. 2026
  4. ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій (2026)
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53936
Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.authorДавлетова, Аліна
dc.coverage.temporal27-29 травня 2026 року
dc.coverage.temporal27-29 May 2026
dc.date.accessioned2026-08-27T15:44:07Z-
dc.date.available2026-08-27T15:44:07Z-
dc.date.created2026-05-27
dc.date.issued2026-05-27
dc.identifier.citationДавлетова А. Модель гібридної системи виявлення вторгнень на основі криптографічних перетворень та методів штучного інтелекту / Аліна Давлетова // ITSEC, 27-29 травня 2026 року. — Т. : ТНТУ, 2026. — С. 162–164.
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53936-
dc.format.extent162-164
dc.language.isouk
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofМатеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій, 2026
dc.relation.ispartofProceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security, 2026
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/ICCDS64403.2025.11209720.
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/s25247564
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/s44196-025-00750-6
dc.relation.urihttps://doi.org/708-717.10.52783/jisem.v10i50s.10350
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1002/ett.4150
dc.titleМодель гібридної системи виявлення вторгнень на основі криптографічних перетворень та методів штучного інтелекту
dc.typeConference Abstract
dc.rights.holder© Кафедра кібербезпеки Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя, 2026
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages3
dc.subject.udc621.395.7 (043.2) 1
dc.relation.references1. Viswanathan C., Kirthika G. Hybrid Machine Learning-Based Intrusion Detection System for Cybersecurity in Autonomous Vehicles. 2025. 1-6. https://doi.org/10.1109/ICCDS64403.2025.11209720..
dc.relation.references2. Joshi V.R., Assa-Agyei K., Al-Hadhrami T., Qasem, S.N. Hybrid AI Intrusion Detection: Balancing Accuracy and Efficiency. Sensors. 2025. 25(24), 7564. https://doi.org/10.3390/s25247564
dc.relation.references3. Mamatha P., Balaji S., Anuraghav S.S. Development of Hybrid Intrusion Detection System Leveraging Ensemble Stacked Feature Selectors and Learning Classifiers to Mitigate the DoS Attacks. Int J Comput Intell Syst 18, 20 (2025). https://doi.org/10.1007/s44196-025-00750-6
dc.relation.references4. Bharti J., Singh S. A Machine Learning Based Hybrid Encryption System to Prevent Cloud Data Breach. Journal of Information Systems Engineering and Management. 2025. 10. https://doi.org/708-717.10.52783/jisem.v10i50s.10350.
dc.relation.references5. Ahmad Z., Khan A.S., Wai Shiang C., Abdullah J., Ahmad F. Network intrusion detection system: A systematic study of machine learning and deep learning approaches. Trans Emerg Telecommun Technol. 2021. 32(1):e4150. https://doi.org/10.1002/ett.4150
dc.relation.referencesen1. Viswanathan C., Kirthika G. Hybrid Machine Learning-Based Intrusion Detection System for Cybersecurity in Autonomous Vehicles. 2025. 1-6. https://doi.org/10.1109/ICCDS64403.2025.11209720..
dc.relation.referencesen2. Joshi V.R., Assa-Agyei K., Al-Hadhrami T., Qasem, S.N. Hybrid AI Intrusion Detection: Balancing Accuracy and Efficiency. Sensors. 2025. 25(24), 7564. https://doi.org/10.3390/s25247564
dc.relation.referencesen3. Mamatha P., Balaji S., Anuraghav S.S. Development of Hybrid Intrusion Detection System Leveraging Ensemble Stacked Feature Selectors and Learning Classifiers to Mitigate the DoS Attacks. Int J Comput Intell Syst 18, 20 (2025). https://doi.org/10.1007/s44196-025-00750-6
dc.relation.referencesen4. Bharti J., Singh S. A Machine Learning Based Hybrid Encryption System to Prevent Cloud Data Breach. Journal of Information Systems Engineering and Management. 2025. 10. https://doi.org/708-717.10.52783/jisem.v10i50s.10350.
dc.relation.referencesen5. Ahmad Z., Khan A.S., Wai Shiang C., Abdullah J., Ahmad F. Network intrusion detection system: A systematic study of machine learning and deep learning approaches. Trans Emerg Telecommun Technol. 2021. 32(1):e4150. https://doi.org/10.1002/ett.4150
dc.contributor.affiliationЗахідноукраїнський національний університет
dc.citation.journalTitleМатеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій
dc.citation.spage162
dc.citation.epage164
dc.citation.conferenceⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій
dc.identifier.citation2015Давлетова А. Модель гібридної системи виявлення вторгнень на основі криптографічних перетворень та методів штучного інтелекту // ITSEC, Тернопіль, 27-29 травня 2026 року. 2026. С. 162–164.
dc.identifier.citationenAPADavletova, A. (2026). Model hibrydnoi systemy vyiavlennia vtorhnen na osnovi kryptohrafichnykh peretvoren ta metodiv shtuchnoho intelektu. Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security, 27-29 May 2026, Ternopil, 162-164. TNTU. [in Ukrainian].
dc.identifier.citationenCHICAGODavletova A. (2026) Model hibrydnoi systemy vyiavlennia vtorhnen na osnovi kryptohrafichnykh peretvoren ta metodiv shtuchnoho intelektu. Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security (Tern., 27-29 May 2026), pp. 162-164 [in Ukrainian].
Vyskytuje se v kolekcích:ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій (2026)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
ITSEC_2026_Davletova_A-Model_hibrydnoi_systemy_162-164.pdf751,91 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
ITSEC_2026_Davletova_A-Model_hibrydnoi_systemy_162-164__COVER.png864,06 kBimage/pngZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.