За технічних причин Електронний архів Харківського національного університету радіоелектроніки «ElAr КhNURE» працює тільки на перегляд. Про відновлення роботи у повному обсязі буде своєчасно повідомлено.
 

Публікація:
A method for anti-ransomware testing based on reinforcement learning

dc.contributor.authorБен Гуррам Мохамед Тайеб
dc.date.accessioned2022-08-13T18:51:29Z
dc.date.available2022-08-13T18:51:29Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractIn this document, we will run experiments to explore some future techniques that black hat hackers could use in the future to bypass anti ransomware protection, it is very important to predict and defend against such techniques before a real-world attack happens. Since ransomware attacks are very criticial especially that companies got very important documents encrypted, and it is worse if they don’t have backups, individuals lose in most cases important personal files, and in most cases, they don’t have backupsuk_UA
dc.identifier.citationБен Гуррам Мохамед Тайеб A method for anti-ransomware testing based on reinforcement learning : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 125 Кібербезпека / Бен Гуррам Мохамед Тайеб ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 89 с.uk_UA
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/20846
dc.language.isoenuk_UA
dc.subjectштучний інтелектuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectDQNuk_UA
dc.subjectDQLuk_UA
dc.subjectQLuk_UA
dc.titleA method for anti-ransomware testing based on reinforcement learninguk_UA
dc.typeOtheruk_UA
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 2 з 2
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2022_M_IKI_Tayeb.pdf
Розмір:
3.7 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
Dodatok_Tayeb.pdf
Розмір:
2.76 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.42 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: