Please use this identifier to cite or link to this item:
https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/91131
Or use following links to share this resource in social networks:
Tweet
Recommend this item
| Title | Інформаційна технологія розпізнавання шкідливого програмного забезпечення з використанням нейромережової архітектури трансформерів |
| Other Titles |
Information technology for malicious software detection using a neural network architecture of transformers |
| Authors |
Фролов, Д.І.
|
| Keywords |
інформаційна технологія information technology машинне навчання machine learning зображення шкідливих програм malware image розпізнавання шкідливого програмного забезпечення malware detection згорткова нейронна мережа convolutional neural network Swin трансформер Swin transformer CoAtNet Python Keras самоувага self-attention |
| Type | Masters thesis |
| Date of Issue | 2023 |
| URI | https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/91131 |
| Publisher | Сумський державний університет |
| License | Copyright not evaluated |
| Citation | Фролов Д. І. Інформаційна технологія розпізнавання шкідливого програмного забезпечення з використанням нейромережової архітектури трансформерів : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 122 – комп’ютерні науки / наук. кер. В. В. Москаленко. Суми : Сумський державний університет, 2023. 112 с. |
| Abstract |
На мові програмування Python впроваджено інформаційну технологію розпізнавання шкідливого програмного забезпечення з використанням нейромережової архітектури трансформерів. Проведено аналіз отриманих результатів в порівнянні з результатами роботи згорткової та гібридної нейронних мереж. Визначено гібридну штучну нейронну мережу CoAtNet як найбільш ефективну для вирішення зазначених завдань. |
| Appears in Collections: |
Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (ЕлІТ) |
Views
Ireland
1
United States
1
Unknown Country
2
Downloads
Ukraine
1
United States
6
Files
| File | Size | Format | Downloads |
|---|---|---|---|
| Frolov_mag_rob.pdf | 8,18 MB | Adobe PDF | 7 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.