Продлённая аутентификация позволяет избавиться от недостатков, присущих статической аутентификации, например, идентификаторы могут быть потеряны или забыты, пользователь совершает только первоначальный вход в систему, что может быть опасно не только для областей, требующих обеспечения высокого уровня безопасности, но и для обычного офиса. Динамическая проверка пользователя во время всего сеанса работы может повысить безопасность системы, поскольку во время работы пользователь может подвергнуться воздействию со стороны злоумышленника (например, быть атакованным) или намеренно передать ему права. В таком случае оперировать машиной будет не пользователь, который выполнил первоначальный вход. Классификация пользователей во время работы системы позволит ограничить доступ к важным данным, которые могут быть получены злоумышленником. Во время исследования были изучены методы и наборы данных, использующихся для продлённой аутентификации. Затем был сделан выбор наборов данных, которые использовались в дальнейшем исследовании: данные о движении смартфона и смарт-часов (WISDM) и динамике активности мыши (Chao Shen’s, DFL, Balabit). Помочь улучшить результаты работы моделей при классификации может предварительный отбор признаков, например, через оценивание их информативности. Уменьшение размерности признаков позволяет снизить требования к устройствам, которые будут использоваться при их обработке, повысить объём перебора значений параметров классификаторов при одинаковых временных затратах, тем самым потенциально повысить долю правильных ответов при классификации за счёт более полного перебора параметров значений. Для оценивания информативности использовались метод Шеннона, а также алгоритмы, встроенные в программы для анализа данных и машинного обучения (WEKA: Machine Learning Software и RapidMiner). В ходе исследования были выполнены расчёты информативности каждого признака в выбранных для исследования наборах данных, затем с помощью RapidMiner были проведены эксперименты по классификации пользователей с последовательным уменьшением количества используемых при классификации признаков с шагом в 20%. В результате была сформирована таблица с рекомендуемыми наборами признаков для каждого набора данных, а также построены графики зависимостей точности и времени работы различных моделей от количества используемых при классификации признаков.
Предложена концепция единого и взаимосвязанного формализованного описания решений прямых и обратных задач теории переноса излучения и имитационного моделирования множества входных оптических параметров системы «атмосфера – подстилающая поверхность», которые необходимо определить в результате дистанционного зондирования Земли из космоса. Показано, что информативность первичных оптических характеристик указанной системы и информационное содержание измеряемых (моделируемых) полей излучения играют важную роль для построения оптимальных планов космической съемки природной среды из космоса.
В последние десятилетия все большую популярность набирают NoSQL базы данных, и все чаще разработчикам и администраторам таких баз по той или иной причине приходится решать задачу миграции баз данных из реляционной модели в модель NoSQL, например документно-ориентированную базу данных MongoDB. Описывается подход к такой миграции данных на основе теории множеств. Предлагаются правила для определения совокупности коллекций со вложенными документами NoSQL базы данных типа ключ-документ, оптимальной по времени выполнения поисковых запросов. Оптимизация числа коллекций и их структуры проводится с учетом атрибутов объектов базы данных, участвующих в поисковых запросах. Исходными данными являются свойства объектов (атрибуты, связи между атрибутами), информация о которых хранится в базе данных, и свойства запросов, которые наиболее часто выполняются или скорость их выполнения максимальна. В правилах учитываются основные типы связей (1-1, 1-М, М-М), свойственные реляционной модели. Рассматриваемая совокупность правил является дополнением к методу создания коллекций без вложенных документов. Также приводится методика для определения, в каких случаях какие методы надо использовать, чтобы сделать работу с базами данных более эффективной. В заключении приведены результаты тестирования предлагаемого метода на базах данных с различными начальными схемами. Результаты экспериментов показывают, что предлагаемый метод помимо сокращения времени выполнения запросов позволяет также значительно сократить объем памяти, необходимый для хранения данных в новой базе данных.
1 - 3 из 3 результатов