Кафедра "Комп'ютерна математика і аналіз даних"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/7570

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/kmmm

Кафедра "Комп'ютерна математика і аналіз даних" заснована в 2002 році.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут", забезпечує підготовку бакалаврів і магістрів за проектно-орієнтованою освітньою програмою за напрямом науки про дані "DataScience".

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 3 доктора наук: 1 – технічних, 1 – фізико-математичних, 1 – педагогічних; 15 кандидатів наук: 10 – технічних, 4 – фізико-математичних, 1 – педагогічних; 3 співробітників мають звання професора, 9 – доцента.

Переглянути

Фільтри

20181

Налаштування

Автор: search.filters.author.Kuchuk, NinaКлючові слова: search.filters.subject.перетворення Лапласа

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Development of graphic-­analytical models for the software security testing algorithm
    (Technology center PC, 2018) Semenov, Serhii; Sira, Oksana; Kuchuk, Nina
    An analysis of one of the main types of software testing, namely security testing has been made. It was established that there are a number of specific features associated with the possibility of negative manipulation with software products. A graphic-analytical model of the algorithm of testing software security was developed. The model based on the theory of semi-Markov processes provides an adequate structural description of the actual testing process. However, accuracy of this model essentially depends on accuracy of reproduction of densities of distribution of duration of the system residence in each of the possible states. An alternative model that uses the method of probability-time graphs is less demanding. For its implementation, it is sufficient to know the mean values of duration of residence in each of the states and the probability of transitions from one state to another. Correlations were obtained for calculating statistical characteristics and density of distribution of the mean time of execution of the software security testing algorithm. The model can be used to study basic stages of software security testing. Application of this model will reduce software vulnerability and improve security of the IT project as a whole. Also, the model is applicable when developing new methods, algorithms, and procedures for managing the IT projects.