Кафедра "Комп'ютерна інженерія та програмування"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/1095

Офіційний сайт кафедри https://web.kpi.kharkov.ua/cep

Від 26 листопада 2021 року кафедра має назву – "Комп’ютерна інженерія та програмування"; попередні назви – “Обчислювальна техніка та програмування”, “Електронні обчислювальні машини”, первісна назва – кафедра “Математичні та лічильно-вирішальні прилади та пристрої”.

Кафедра “Математичні та лічильно-вирішальні прилади та пристрої” заснована 1 вересня 1961 року. Організатором та її першим завідувачем був професор Віктор Георгійович Васильєв.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут". Перший випуск – 24 інженери, підготовлених кафедрою, відбувся в 1964 році. З тих пір кафедрою підготовлено понад 4 тисячі фахівців, зокрема близько 500 для 50 країн світу.

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 11 докторів технічних наук, 21 кандидат технічних наук, 1 – економічних, 1 – фізико-математичних, 1 – педагогічних, 1 доктор філософії; 9 співробітників мають звання професора, 14 – доцента, 2 – старшого наукового співробітника.

Переглянути

Фільтри

20181

Налаштування

DOI: search.filters.doi.10.20998/2411-0558.2018.24.07Ключові слова: search.filters.subject.software

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Development an antivirus scanner based on the neural network ART-1
    (НТУ "ХПІ", 2018) Gavrylenko, Svitlana; Babenko, O. S.
    In this article, the methods for constructing antivirus programs, their advantages and disadvantages are considered. The PE-structure of malicious and safe software was analyzed. The signs that are typical for classes of malware such as Worm, Backdoor, Trojan and for the safe software were identified. A software model of the device for detecting malicious software based on the neural network ART-1 was developed. This system was trained on the example of the obtained binary vectors. Optimal similarity coefficients were found, and the testing was performed. The test results showed the possibility of using the developed system to detect modified malicious software.