Учебных занятий по дисциплине - 90 час.
Из них:
Лекции - 51 час.
Лабораторные работы - 17 час.
Курсовое проектирование - 6 час.
Самостоятельная работа - 16 час.
Цель преподавания дисциплины
Дисциплина «Защита информационных процессов в компьютерных системах» имеет целью обучить студентов принципам защиты информационных процессов в компьютерных системах с использованием современных интеллектуальных методов и средств, включая аппарат искусственных нейронных сетей (ИНС), составляющий основу современных интеллектуальных систем информационной безопасности.
Задачи изучения дисциплины
Задачи дисциплины - дать основы знаний:
– по историческим и методологическим аспектам возникновения, развития и применения систем искусственного интеллекта и нейронного моделирования;
– по принципам, целям и задачам нейронного моделирования;
– по принципам построения и функционирования искусственных нейронов, искусственных нейронных ансамблей и ИНС;
– по принципам построения, функционирования и особенностям применения специализированных ИНС, предназначенных для решения различных классов задач (нейронных парадигм);
– по принципам построения, функционирования и особенностям применения биометрических систем идентификации, аутентификации и мониторинга;
– по принципам и методологии использования ИНС в биометрических системах идентификации, аутентификации и мониторинга;
Знания и навыки, полученные студентами при изучении дисциплины «Защита информационных процессов в компьютерных системах», должны быть достаточными для проведения практических разработок по этой тематике в курсовых и дипломных проектах (работах), а также, - для последующей профессиональной деятельности по специальности 090103 «Организация и технология защиты информации».
Темы лекционных занятий:
- Основные понятия и содержание дисциплины (2 часа).
- Биологические предпосылки построения СИИ (2 часа).
- Искусственные нейроны и нейронные ансамбли (2 часа).
- Искусственные нейронные сети (2 часа).
- Обучение ИНС (2 часа).
- Перцептроны (4 часа).
- ИНС обратного распространения ошибки (ОРО) (2 часа).
- ИНС встречного распространения (ВР) (4 часа).
- Стохастические нейронные сети (2 часа).
- Рекуррентные нейронные сети. ИНС Хопфилда (4 часа).
- Двунаправленная ассоциативная память (ДАП) (2 часа).
- Нейронная сеть Хэмминга (2 часа).
- Радиальные нейронные сети (РНС) (2 часа).
- Вероятностные нейронные сети (ВНС) (2 часа).
- Статические системы биометрической идентификации (2 часа).
- Динамические СБИ по голосу (2 час).
- Динамические СБИ по рукописному почерку (3 часа).
- Динамические СБИ по клавиатурному почерку (3 часа).
- Классификаторы СБИ по рукописному и клавиатурному почеркам (4 часа).
- Системы скрытного клавиатурного мониторинга (3 часа).
Литература
Основная литература
- Брюхомицкий Ю.А. Нейросетевые модели для систем информационной безопасности. Учебное пособие. – Таганрог, 2006. – 160 с.
- Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс». 2006. – 1104 с.
- Осовский С. Нейронные сти для обработки информации / Пер. с польского И.Д. Рудинского. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.
- Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика: Пер. с англ. – М.: Мир, 1992. – 240 с.
- Каллан Р. Основы концепции нейронных сетей.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. – 287 с.
Дополнительная литература
- Гриняев С.Н. Интеллектуальное противодействие информационному оружию. – М.: СИНТЕГ, 1999. – 232 с.
- Галатенко А. Активный аудит. – Информационный бюллетень Jet Info, 1999. № 8(75).
- Котенко И.В., Карсаев О.И. Использование многоагентных технологий для комплексной защиты информационных ресурсов в компьютерных сетях / Электронный журнал «Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы», 2001. № 2.
- Слэйгл Дж. Искусственный интеллект: Подход на основе эвристического программирования: Пер. с англ./Под ред. Г.Е. Поздняка. - М.: Мир, 1973. - 320 с.
- Чернухин Ю.В. Искусственный интеллект и нейрокомпьютеры. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1997. – 273 с.
- Тьюринг А. Может ли машина мыслить? – М., 1960.
- Мак-Каллок У., Питтс У. Логические исчисления идей, относящихся к нервной активности. Сб. «Автоматы». - М.: ИЛ, 1956.
- Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики (Перцептроны и теория механизмов мозга). – М.: Мир, 1965. – 480 с.
- Минский М., Пейперт С. Персептроны. - М: Мир, 1971.
- Тэнк Д., Хопфилд Д. Коллективные вычисления в нейроподобных электронных схемах. / В мире науки. - 1988. № 2.
- Искусственный интеллект. – В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы / Под ред. Д.А. Поспелова. – М.: Радио и связь, 1990. – 304 с.
- Курейчик В. М. Генетические алгоритмы. Монография. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1998. – 242 с.
- Общая физиология нервной системы. В серии: Руководство по физиологии. Л., Наука, 1979. – 717 с.
- Позин Н.В. Моделирование нейронных структур. – М.: Наука, 1970. –264 с.
- Lippman R.P. An introduction to computing with neural nets // IEEE ASSP Magazine. Apr. 1987. P. 4-22.
- Hamming Net.
- Maxnet.
- Брюхомицкий Ю.А., Письмиченко Д.В., Фадеев Р.В. Лабораторный практикум «Исследование цифровых моделей нейронов, нейронных ансамблей и сетей» по курсу: «Системы искусственного интеллекта». Таганрог: Изд-во ТРТУ, № 2965, 2001. – 43 с.
- Брюхомицкий Ю.А., Казарин М.Н. Учебно-методическое пособие к циклу лабораторных работ «Исследование биометрических систем динамической аутентификации пользователей ПК по рукописному и клавиатурному почеркам» по курсу: «Защита информационных процессов в компьютерных системах». - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2004. № 3531. – 40 с.
- Брюхомицкий Ю.А., Казарин М.Н. Система аутентификации личности по почерку / Сборник трудов научно-практической конференции с международным участием «Информационная безопасность». - Таганрог: изд-во ТРТУ, 2002. - С. 22-29.
- Брюхомицкий Ю.А., Казарин М.Н. Метод биометрической идентификации пользователя по клавиатурному почерку на основе разложения Хаара и меры близости Хэмминга / Известия ТРТУ. Тематический выпуск «Материалы V международной научно-практической конференции «Информационная безопасность». Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003. № 4(33). – С. 141-149.
- Брюхомицкий Ю.А., Казарин М.Н. Метод обучения нейросетевых биометрических систем на основе построения аппроксимированных областей / Известия ТРТУ. Тематический выпуск «Материалы V международной научно-практической конференции «Информационная безопасность». Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003. № 4(33). – С. 155-159.
- Брюхомицкий Ю.А., Казарин М.Н. Метод обучения нейросетевых биометрических систем на основе копирования областей / Электронный журнал «Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы». – 2003. №3 (15). - С. 17-23.
- Брюхомицкий Ю.А. Параметрический метод биометрической аутентификации пользователей информационных систем / Электронный журнал «Информационное противодействие угрозам терроризма». – 2003. №1. - С. 42-48. – http://www.contrterror.tsure.ru.
- Брюхомицкий Ю.А., Казарин М.Н. Параметрическое обучение классификатора биометрических систем / Материалы VI Международной научно-практической конференции «Информационная безопасность». – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2004. – С. 137-140.
- Широчин В.П., Кулик А.В., Марченко В.В. Динамическая аутентификация на основе анализа клавиатурного почерка.
- Брюхомицкий Ю.А., Казарин М.Н. Параметрическое обучение биометрических систем контроля доступа / Вестник компьютерных и информационных технологий. – М.: Изд-во «Машиностроение», 2006. № 2 (20). – С. 6-13.
- Брюхомицкий Ю.А. Классификация биометрических параметров пользователя с помощью вероятностных методов / Известия ТРТУ. Тематический выпуск «Материалы VII международной научно-практической конференции «Информационная безопасность». - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005. № 4(48). – С. 94-98.
- Брюхомицкий Ю.А., Казарин М.Н. Методы многосвязного представления клавиатурного почерка / Материалы III Международной конференции «Нелокальные краевые задачи и родственные проблемы математической биологии, информатики и физики. – Нальчик, 5-8 декабря 2006 г. – С. 68-69.