Пирлиев К., Хемраева Л., Мередов П.
СОЗДАНИЕ СИСТЕМ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ И КРИПТОГРАФИИ *
Аннотация:
в данной статье обсуждается создание систем защиты информации, обеспечивающих безопасность данных в цифровом мире. Особое внимание уделяется криптографии, которая является ключевым инструментом в обеспечении конфиденциальности и целостности данных. Создание эффективных систем защиты информации требует учета множества факторов, включая анализ угроз, выбор криптографических примитивов и их последующую интеграцию 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.Новые горизонты: будущее разворачивается.Будущее разработки алгоритмов наполнено захватывающими возможностями. Одним из многообещающих направлений является интеграция символических рассуждений и вероятностных методов, позволяющая системам ИИ сочетать логические выводы со статистическими выводами для более надежного и интерпретируемого принятия решений. Кроме того, развитие нейроморфных вычислений, вдохновленных человеческим мозгом, открывает потенциал для создания энергоэффективных и высокопараллельных алгоритмов, открывая путь для более мощных и универсальных систем искусственного интеллекта.Гобелен испытаний и триумфов.Разработка алгоритмов для машинного обучения и искусственного интеллекта — это непрерывный путь, полный проблем и подпитываемый инновациями. От фундаментальных парадигм обучения до поиска объяснимости и эффективности — исследователи постоянно ткут всё более сложную картину интеллекта. По мере продвижения вперед крайне важно помнить об этических и социальных последствиях этой мощной технологии, гарантируя, что алгоритмы ИИ будут служить человечеству и соответствовать нашим ценностям. Будущее разведки не просто технологическое, оно определяется нашим коллективным видением и ответственностью.
Номер журнала Вестник науки №9 (78) том 2
Ссылка для цитирования:
Пирлиев К., Хемраева Л., Мередов П. СОЗДАНИЕ СИСТЕМ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ И КРИПТОГРАФИИ // Вестник науки №9 (78) том 2. С. 307 - 311. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/17178 (дата обращения: 17.06.2025 г.)
Вестник науки © 2024. 16+