ETN İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun dissertantı Elşən Bağırovun müəllifi olduğu “Detecting Obfuscated Malware Infections on Windows Using Ensemble Learning Techniques” (“Windows-da yayınma üsulları tətbiq edilmiş zərərli proqramların aşkarlanması üçün ansambl üsulları”) adlı eksperimental məqalə “Informatics and Automation” jurnalında çap olunub.
Məqalədə yayınma üsulları tətbiq edilmiş zərərli proqramların aşkarlanması üçün zərərsiz, girov tələb etmə proqramları, casus proqramları və troyanlardan əldə edilmiş yaddaş məlumatları əsasında bir neçə ansambl metodları tətbiq edilərək çoxsinifli model qurulmuşdur. Modelin yekun göstəriciləri eyni verilənlər toplusu üzərində digər müəlliflərin nəticələri ilə müqayisədə daha yüksək olmuşdur.
Həmçinin yüksək nəticə göstərən modelin izaholunma xüsusiyyətlərini aşkara çıxarmaq üçün “explainable AI” metodlarından istifadə olunmuş və əldə olunan nəticələr əsasında zərərli proqramların aşkarlanması modelinin qərar qəbuluna təsir edən əsas faktorları şərh edilmişdir.
Qeyd edək ki, “Informatics and Automation” jurnalı Scopus, Elibrary, Google Scholar, Crossref, DOAJ, ASCI Database və digər bazalarda indeksləşir.
© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.
