Разработка и внедрение интеллектуальной системы защиты персональных данных на основе машинного обучения.

ВВЕДЕНИЕ 4
I. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ 11
1.1. Что представляет собой интеллектуальная система и защита персональных данных 14
1.2. Обзор алгоритмов машинного обучения 18
1.3 Выбор архитектуры машинного обучения 34
ВЫВОД К ГЛАВЕ I 42
II. Разработка и внедрение интеллектуальной системы защиты персональных данных на основе машинного обучения 43
2.1 Описание выбранных датасетов 55
2.2. Описание принципов работы выбранного метода защиты персональных данных на основе машинного обучения 58
2.3. Сравнение с существующими методами защиты персональных данных
.......................................................................................................................... 61
2.4 Экономический расчет разработки машинного обучения интеллектуальной системы защиты данных 65
2.5 Апробация 71
ВЫВОД КО II ГЛАВЕ 72
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 73

Весь текст будет доступен после покупки

Актуальность: Внедрение интеллектуальной системы защиты персональных данных на основе машинного обучения является актуальной темой в современном информационном обществе. С развитием цифровых технологий и увеличением объемов персональных данных, включая финансовые, медицинские или личные данные, защита конфиденциальности и безопасности становится приоритетной задачей для компаний и организаций.
Традиционные методы защиты данных, такие как шифрование и аутентификация, все еще играют важную роль, но они не всегда достаточно эффективны в современной опасной среде. Интеллектуальные системы на основе машинного обучения и нейронных сетей могут предоставить новый уровень защиты путем обнаружения аномалий, анализа поведения пользователей и реагирования на новые типы угроз.

Весь текст будет доступен после покупки

I. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ
Введение в интеллектуальные системы защиты данных
Интеллектуальные системы защиты данных на основе машинного обучения представляют собой эффективный инструмент для борьбы с угрозами информационной безопасности. Они используют алгоритмы и модели машинного обучения для автоматического обнаружения и предотвращения атак на данные. В данном подразделе используют машинное обучение и нейронные сети для обнаружения и предотвращения угроз безопасности персональных данных. Они анализируют данные, выявляют закономерности и отклонения, указывающие на возможные угрозы, и предпринимают соответствующие действия. По мере развития алгоритмов эти системы становятся все более точными и эффективными в обнаружении сложных угроз. Также будут описаны основные задачи, которые может решать такая система, и ее преимущества по сравнению со стандартными методами защиты данных.[3]
Основные принципы машинного обучения в контексте защиты данных В современном информационном обществе защита данных стала одной
из самых актуальных и важных задач. Каждый день мы передаем, получаем и храним огромное количество информации, включая личные данные, банковские транзакции, медицинские записи и многое другое. Сохранение этой информации в безопасности является приоритетом для компаний, государственных организаций и отдельных лиц.
Одним из эффективных методов защиты данных является использование машинного обучения. Машинное обучение, подполе искусственного интеллекта, позволяет компьютерам учиться на данных и опыте. В контексте защиты данных машинное обучение используется для анализа больших объемов данных, обнаружения нестандартных атак и автоматического выявления аномалий. Эти возможности помогают системам защиты данных эффективно обнаруживать и предотвращать угрозы
безопасности. Поскольку алгоритмы машинного обучения постоянно

совершенствуются, системы защиты данных становятся все более точными и эффективными в обнаружении сложных угроз. Эти принципы позволяют создать систему защиты данных, которая способна быстро распознавать угрозы и предотвращать возможные нарушения безопасности. [1]
Первый принцип - минимизация сбора и хранения персональных данных. Чем меньше данных собирается и хранится, тем меньше вероятность возникновения утечек или несанкционированного доступа к ним. Важно определить наиболее значимые данные для обучения модели и использовать методы анонимизации или псевдонимизации, чтобы уменьшить риск потери конфиденциальности.
Второй принцип - выбор надежных алгоритмов и моделей. Не все алгоритмы машинного обучения подходят для работы с конфиденциальными данными. Необходимо выбирать модели, которые гарантируют безопасность данных, например, используя методы шифрования или дифференциальной частной информации.

Весь текст будет доступен после покупки

-

Весь текст будет доступен после покупки