CC BY
0УДК 004 Пирлиев К., Хемраева Л., Мередов П.
Пирлиев К.
преподаватель,
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
Хемраева Л.
студент,
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
Мередов П.
студент,
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
СОЗДАНИЕ СИСТЕМ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ И КРИПТОГРАФИИ
Аннотация: в данной статье обсуждается создание систем защиты информации, обеспечивающих безопасность данных в цифровом мире. Особое внимание уделяется криптографии, которая является ключевым инструментом в обеспечении конфиденциальности и целостности данных. Создание эффективных систем защиты информации требует учета множества факторов, включая анализ угроз, выбор криптографических примитивов и их последующую интеграцию в систему. В статье также рассматриваются вопросы стандартизации и сертификации систем защиты информации.
Ключевые слова: анализ, метод, оценка, программирование, технологии.
Стремление человека понять и воспроизвести интеллект было движущей силой на протяжении всей истории, достигнув кульминации в современных
областях машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ). В основе этих усилий лежит неустанная разработка алгоритмов — сложных наборов инструкций, которые направляют машины к разумному поведению. Эта статья отправляется в путешествие по этой постоянно развивающейся среде, исследуя ключевые парадигмы, проблемы и захватывающие направления в разработке алгоритмов для машинного обучения и искусственного интеллекта.
Основы: обучение на опыте.
Алгоритмы МО учатся на данных, выявляя закономерности и взаимосвязи, скрытые в огромном пространстве информации. Этот процесс обучения можно разделить на три основные парадигмы: контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением. Обучение под наблюдением, как и прилежный ученик, учится на размеченных примерах, где желаемый результат предоставляется вместе с входными данными. Это позволяет таким алгоритмам, как машины опорных векторов и нейронные сети, превосходно справляться с такими задачами, как распознавание изображений и фильтрация спама. Обучение без учителя, с другой стороны, погружается в неизведанное, ища структуру и смысл в неразмеченных данных. Алгоритмы кластеризации, такие как K-средние и модели гауссовой смеси, группируют схожие точки данных вместе, выявляя скрытые закономерности в демографических характеристиках клиентов или данных об экспрессии генов. Обучение с подкреплением, основанное на методе проб и ошибок, учится посредством взаимодействия с окружающей средой, получая вознаграждение за желаемые действия. Q-learning и Deep Q-Networks управляют этим динамическим циклом обратной связи, позволяя агентам ИИ осваивать сложные игры, такие как Go и StarCraft.
За пределами основ: расширяя границы.
По мере развития этой области исследователи углубляются в тонкости разработки алгоритмов. Одна из ключевых проблем заключается в нехватке данных, когда ограниченные данные обучения могут препятствовать способности алгоритма обобщать невидимые ситуации. Трансферное обучение
устраняет этот разрыв, используя знания, полученные от одной задачи, к другой, позволяя алгоритмам, таким как предварительно обученные языковые модели, адаптироваться к новым стилям письма или языкам. Другая проблема возникает из- за присущей многим системам искусственного интеллекта сложности, что делает их непрозрачными и трудными для интерпретации. Объяснимые методы искусственного интеллекта стремятся пролить свет на эти «черные ящики», укрепляя доверие и понимание в таких важных приложениях, как медицинская диагностика.
Новые горизонты: будущее разворачивается.
Будущее разработки алгоритмов наполнено захватывающими возможностями. Одним из многообещающих направлений является интеграция символических рассуждений и вероятностных методов, позволяющая системам ИИ сочетать логические выводы со статистическими выводами для более надежного и интерпретируемого принятия решений. Кроме того, развитие нейроморфных вычислений, вдохновленных человеческим мозгом, открывает потенциал для создания энергоэффективных и высокопараллельных алгоритмов, открывая путь для более мощных и универсальных систем искусственного интеллекта.
Гобелен испытаний и триумфов.
Разработка алгоритмов для машинного обучения и искусственного интеллекта — это непрерывный путь, полный проблем и подпитываемый инновациями. От фундаментальных парадигм обучения до поиска объяснимости и эффективности — исследователи постоянно ткут всё более сложную картину интеллекта. По мере продвижения вперед крайне важно помнить об этических и социальных последствиях этой мощной технологии, гарантируя, что алгоритмы ИИ будут служить человечеству и соответствовать нашим ценностям. Будущее разведки не просто технологическое, оно определяется нашим коллективным видением и ответственностью.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. A. Adhikari, R. Bansal, J. Cuomo, et al., "A Survey of Security Threats and Defensive Techniques in Cloud Computing", I E E E Communications Surveys & Tutorials, vol. 18, no. 4, pp. 2624-2654, 2016;
2. B. Akhgar, S. Hashemi, and A. Dehghantanha, "Security and Privacy in the Internet of Things: A Survey", Internet of Things, vol. 8, p. 100108, 2020;
3. C. Cai, J. Li, H. Liu, et al., "Blockchain Applications in the Healthcare Sector: A Survey," in I E E E Access, vol. 6, pp. 73051-73069, 2018;
4. D. Dolev, C. Dwork, O. Wrts, et al., "Towards a General Theory of Ac-cess Control for Distributed Systems", in ACM Transactions on Database Systems, vol. 1, no. 2, pp.
Pirliev K., Khemraeva L., Meredov P.
Pirliev K.
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
Khemraeva L.
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
Meredov P.
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
CREATION OF INFORMATION SECURITY AND CRYPTOGRAPHY SYSTEMS
Abstract: this article discusses the creation of information security systems that ensure data security in the digital world. Special attention is paid to cryptography, which is a key tool in ensuring data confidentiality and integrity. Creating effective information security systems requires taking into account many factors, including threat analysis, the choice of cryptographic primitives and their subsequent integration into the system. The article also discusses the issues of standardization and certification of information security systems.
Keywords: analysis, method, evaluation, programming, technology.
