Кафедра технічної кібернетики (КТК)

Постійне посилання на фонд

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/444
Припинила існування 01.07.2021 р. згідно наказу НУ/37/2020 від 31.12.2020

Переглянути

Перегляд Кафедра технічної кібернетики (КТК) за Автор "Бурлаков, Володимир Михайлович"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Data Mining та машинні техніки навчання для виявлення вторгнення в кібербезпеку робототехнічних та автономних систем
    (2018-12) Петрухно, Ігор Русланович; Бурлаков, Володимир Михайлович
    У роботі розглянуто проблему в області кібербезпеки повязану з методами аналізу великих масивів даних для робототехнічних систем. Об’єктом даної роботи є дослідницька система на базі методології паралельних обчислень використовуючи інструменти Hadoop. Предметом виступають методи та процеси Data Mining і машинних технік навчання для виявлення вторгнення в кібербезпеку робототехнічних і автономних систем. В поданої роботі, розглянуто основні особливості існуючої системи (SIEM). які дозволяє оброблювати великі масиви даних, її переваги та недоліки, Здійснений аналіз тактик по побудові Security Analitics System, які впливають на точність, надійність, продуктивність, масштабованість проектуємих IDS систем. Реалізована дослідницька система на базі методології паралельних обчислень використовуючи інструменти Hadoop, що забезпечує ефективне функціонування в умовах атак. Дана система може бути використана в діяльності конкретної установи, а також може бути використаний і іншими установами для вдосконалення паралельних обчислень використовуючи інструменти Hadoop, також дана концепція викладу даного дослідження може бути використана в якості методичного посібника при розробці системи виявлення вторгнення в кібербезпеку робототехнічних і автономних систем. Дозволяє збільшити швидкість обробки даних та зменшити час аналізу данних використовуючи парадигму MapReduce. Розмір пояснювальної записки – 111 аркушів, містить 31 ілюстрацій, 26 таблиць, 5 додатків.
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Система сертифікації даних на основі блокчейн технології
    (2018-12) Осін, Олександр Дмитрович; Бурлаков, Володимир Михайлович
    Магістерська дисертація на тему «Система сертифікації даних на основі блокчейн технології» містить 81 сторінки, 16 ілюстрацій, 16 таблиць, 5 креслення і 13 бібліографічних найменувань за переліком посилань. Головною метою магістерської дисертації є підвищення надійності системи сертифікації, довіри до процесу сертифікації, перевірки валідності сертифікованих даних за допомогою блокчейн технології та зберігання і обмін конфеденційними даними без централізованої системи. В процесі виконання проекту було проведено дослідження предметної області, а саме існуючих систем сертифікації, їх функціонал та можливості, на основі яких були сформовані вимоги до розроблюваної системи. Спроектовано прототип архітектури системи з основними компонентами. Реалізовано процес розгортання системи та написано документацію до проекту.