Бібліотека Київського столичного університету імені Бориса Грінченка

Головна

Спрощенний режим

Посібник користувача

Бази даних

Електронний каталог бібліотеки- результати пошуку

Вид пошуку

Електронний каталог бібліотеки

Каталог авторефератів та дисертацій

Грінченкознавство

Рідкісні та цінні видання

Українська Аудіокнига

Мережеві ресурси

Наукові періодичні видання Університету

Зона пошуку

Формат представлення знайдених документів:
повний	інформаційний	короткий

Відсортувати знайдені документи за:
автором	назвою	роком видання	типом документа

Пошуковий запит: (<.>K=конфіденційні дані<.>)

Загальна кількість знайдених документів : 2
Показані документи с 1 за 2

Гальченко, Андрій Віталійович.
Використання методу «розділяй та володарюй» в алгоритмах заперечуваного шифрування / А. В. Гальченко, С. В. Чопоров // Кібербезпека: освіта, наука, техніка : електронне наукове видання. - 2020. - N 10. - С. 29-44, DOI 10.28925/2663-4023.2020.10.2944. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2663-4023

Кл.слова (ненормовані):
заперечуване шифрування -- захист інформації -- конфіденційні дані -- метод розділяй та володарюй -- не санкціонований доступ -- примушування -- продуктивність -- шифр
Анотація: Поточне дослідження проведене авторами для перевірки гіпотези щодо можливості збільшення швидкості роботи алгоритмів заперечуваного шифрування. Вказане дослідження є актуальним, оскільки алгоритми заперечуваного шифрування використовують ефективні схеми перетворення для захисту як інформації,так і її користувачів. Разом з тим, структура алгоритмів заперечуваного шифрування досить складна та зосереджена. Це впливає на швидкість їх роботи та робить неможливим їх практичне застосування в галузях з обробки даних і захисту інформації. Основною метою дослідження є пошук методів і засобів, використання яких дозволить зменшити час виконання алгоритмів заперечуваного шифрування.В цій роботі було розглянуто та досліджено застосування методу «розділяй та володарюй». Вказаний метод був застосований до процедур обробки даних алгоритмів заперечуваного шифрування. Оскільки кінцеве рішення повинне бути універсальним для подальшого використання з іншими алгоритмами заперечуваного шифрування,то автори не вносили жодних змін у вихідні алгоритми шифрування. Для перевірки гіпотези автори провели серію експериментів. Першим об’єктом дослідження був алгоритм заперечуваного шифрування побудованийна базі багатопотокових обчислень. Недоліки безпеки спричинені його використанням були виявлені та досліджені. Інший алгоритм ґрунтувався на використанні методу «розділяй та володарюй». Вказаний метод був імплементований в систему обробки даних першого алгоритму. Для перевірки ефективності обох алгоритмів в експериментах були використані реальні файли з публічними та секретними даними. Саме дослідження було проведене на стендовому обладнанні, яке імітує типове робоче місце користувача. Результати експериментів демонструють появу приросту у швидкості роботи вихідного алгоритму заперечуваного шифрування даних. Також вказані результати були перевірені з використанням ключів шифрування різного розміру. Отримані результати були порівняні з дослідженнями інших авторів. В кінцевому результаті гіпотеза авторів була підтверджена. Використання методу «розділяй та володарюй» призвело до значного приросту швидкодії алгоритмів заперечуваного шифрування даних
Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua

Дод.точки доступу:
Чопоров, Сергій Вікторович

Є примірники у відділах: всього 1 : Online (1)
Вільні: Online (1)

Знайти схожі

Партика, Андрій.
Виявлення, аналіз та захист конфіденційних даних за допомогою технології машинного навчання сервісу AMAZON MACIE / А. Партика, О. Михайлова, С. Шпак // Кібербезпека: освіта, наука, техніка : електронне наукове видання. - 2024. - Том 3, N 23. - С. 132-144, DOI 10.28925/2663-4023.2024.23.132144. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2663-4023

Кл.слова (ненормовані):
машинне навчання -- кібербезпека -- автоматизований аналіз -- конфіденційні дані
Анотація: За останні десятиліття сфера зберігання та обробки даних зазнала суттєвих змін і розширення, особливо з появою хмарних технологій та обчислень. Хмарні сервіси надають організаціям можливість зберігати великі обсяги даних та отримувати доступ до них за допомогою розподілених систем. Однак, разом з цими новими можливостями, постають і нові виклики, зокрема в області захисту конфіденційних даних. Захист конфіденційних даних є надзвичайно важливою задачею для сучасних організацій, особливо в умовах зростаючої кількості цифрових загроз та порушень безпеки. З метою забезпечення надійного захисту цінної та чутливої інформації, розробники та дослідники активно працюють над розробкою нових технологій та інструментів. Одним з потужних інструментів, який використовується для виявлення, аналізу та захисту конфіденційних даних є технологія машинного навчання сервісу Amazon Macie. Amazon Macie є сервісом хмарних обчислень AWS, який використовує штучний інтелект та алгоритми машинного навчання для автоматизованого аналізу даних та виявлення потенційних загроз безпеці даних. Основним завданням цієї роботи є проблематика виявлення, аналізу та захисту конфіденційних даних з використанням технології машинного навчання та сервісу Amazon Macie. Amazon Macie є інноваційним сервісом, розробленим компанією Amazon Web Services (AWS), який використовує передові алгоритми машинного навчання для автоматизованого виявлення та аналізу конфіденційних даних. В рамках роботи проведено аналіз основних алгоритмів машинного навчання, принципів роботи систем зберігання даних та методів захисту конфіденційної інформації. Було досліджено принципи роботи та можливості Amazon Macie, який використовує розширені алгоритми машинного навчання для автоматизованого аналізу даних та виявлення потенційних загроз для безпеки даних.
Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua

Дод.точки доступу:
Михайлова, Ольга
Шпак, Станіслав

Є примірники у відділах: всього 1 : Online (1)
Вільні: Online (1)

Знайти схожі

© Міжнародна Асоціація користувачів і розробників електронних бібліотек і нових інформаційних технологій
(Асоціація ЕБНІТ)