Кафедра "Мультимедійні та інтернет технології і системи"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/7516

Офіційний сайт кафедри http://mits-khpi.kharkov.ua

Кафедра "Мультимедійні та інтернет технології і системи" створена у вересні 2022 року на основі об’єднання кафедр "Мультимедійні інформаційні технології і системи" (створена у 2005 році на базі спеціальності "Відео-, аудіо- и кінотехніка") та "Інтернет речей" (створена у 2009 році, первісна назва – "Розподілені інформаційні системи і хмарні технології").

Провідну наукову школу кафедри очолює доктор технічних наук, професор Лев Григорович Раскін, відомий в Україні та за кордоном вчений у галузі системного аналізу, теорії складних систем, оптимального управління та дослідження операцій. Лише останнім часом професора Л. Г. Раскіна нагороджено двома міжнародними дипломами Оксфордського наукового союзу — Oxford Academic Union (як найкращий вчений 2015 року за вирішення задачі Чебишева і 2019 року — за найкраще рішення задачі Гамільтона).

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут".

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 3 доктора технічних наук, 10 кандидатів технічних наук; 3 співробітника мають звання професора, 3 – доцента, 1 – старшого наукового співробітника.

Переглянути

Фільтри

20221

Налаштування

Автор: search.filters.author.Nosyk, AndriiКлючові слова: search.filters.subject.behavior model

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Devising an approach to the identification of system users by their behavior using machine learning methods
    (РС Теshnology Сentеr, 2022) Martovytskyi, Vitalii; Sievierinov, Оleksandr; Liashenko, Oleksii; Koltun, Yuri; Liashenko, Serhii; Kis, Viktor; Sukhoteplyi, Vladyslav; Nosyk, Andrii; Konov, Dmytro; Yevstrat, Dmytro
    One of the biggest reasons that lead to violations of the security of companies’ services is obtaining access by the intruder to the legitimate accounts of users in the system. It is almost impossible to fight this since the intruder is authorized as a legitimate user, which makes intrusion detection systems ineffective. Thus, the task to devise methods and means of protection (intrusion detection) that would make it possible to identify system users by their behavior becomes relevant. This will in no way protect against the theft of the data of the accounts of users of the system but will make it possible to counteract the intruders in cases where they use this account for further hacking of the system. The object of this study is the process of protecting system users in the case of theft of their authentication data. The subject is the process of identifying users of the system by their behavior in the system. This paper reports a functional model of the process of ensuring the identification of users by their behavior in the system, which makes it possible to build additional means of protecting system users in the case of theft of their authentication data. The identification model takes into consideration the statistical parameters of user behavior that were obtained during the session. In contrast to the existing approaches, the proposed model makes it possible to provide a comprehensive approach to the analysis of the behavior of users both during their work (in a real-time mode) and after the session is over (in a delayed mode). An experimental study on the proposed approach of identifying users by their behavior in the system showed that the built patterns of user behavior using machine learning methods demonstrated an assessment of the quality of identification exceeding 0.95.