CC BY
0
УДК 65.012.12
Халмурадов М.Б.
преподаватель, Туркменский государственный университет имени Махтумкули
Ашхабад, Туркменистан Ходжамова М.С.
преподаватель, Туркменский государственный университет имени Махтумкули
Ашхабад, Туркменистан Яшузаков К.Я.
преподаватель, Туркменский государственный университет имени Махтумкули
Ашхабад, Туркменистан Худайберенов А.С.
преподаватель, Туркменский государственный университет имени Махтумкули
Ашхабад, Туркменистан
РАЗРАБОТКА СРЕДСТВ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ИНФОРМАЦИИ И МЕТОДОВ ШИФРОВАНИЯ
Аннотация
В данной статье исследуется разработка систем безопасности данных, обеспечивающих защиту информации в цифровой среде. Особое внимание уделяется криптографическим методам, которые играют важную роль в обеспечении конфиденциальности и целостности данных. Разработка эффективных систем безопасности данных требует учета различных аспектов, таких как анализ угроз, выбор криптографических алгоритмов и их интеграция 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. Список использованной литературы:
1. A. Adhikari, R. Bansal, J. Cuomo, et al., "A Survey of Security Threats and Defensive Techniques in Cloud Computing", IEEE Communications Surveys & Tutorials - 2016.
2. B. Akhgar, S. Hashemi, and A. Dehghantanha, "Security and Privacy in the Internet of Things: A Survey", Internet of Things - 2020.
3. C. Cai, J. Li, H. Liu, et al., "Blockchain Applications in the Healthcare Sector: A Survey," in IEEE Access - 2018.
4. D. Dolev, C. Dwork, O. Waarts, et al., "Towards a General Theory of Access Control for Distributed Systems", in ACM Transactions on Database Systems
© Халмурадов М., Ходжамова М., Яшузаков К., Худайберенов А., 2024
УДК 62
Ходжаммедова О.
Преподаватель Международного университета нефти и газа
Оразгулыев М.
Студент Международного университета нефти и газа
Йелтеров Я.
Студент Международного университета нефти и газа НАУКА - СВЕТИЛЬНИК СЧАСТЬЯ
За всестороннее развитие Родины Туркменистана. Реализуются масштабные работы, направленные на постоянное улучшение благосостояния нашего народа, создание новых рабочих мест. Внедрение инновационных технологий как основы устойчивого экономического развития туркменского лидера, его неустанные усилия по созданию цифровой экономики имеют огромное значение для подъема страны на новые высоты развития.
Развивать национальную экономику за счет диверсификации, доводить национальную экономику до уровня стран-лидеров в применении цифровой системы, развивать электронную промышленность, создавать развитую экономику, основанную на человеческом интеллекте, бизнесе и новейших достижениях информации. и коммуникационные технологии, для создания инновационной, высокотехнологичной и конкурентоспособной цифровой экономики».Реализовать концепцию предполагается в три этапа. В первый (2019 год) период предусмотрено создание уполномоченного государственного органа, ведомственной группы в составе руководителей министерств, ведомств и других организаций, а также разработка «дорожной карты» мероприятий по развитию цифровой экономики. экономия ведется.
