Տնային Աշխատանք 1 

1. Ընտրել տվյալ բնագավառներից որևէ մեկը 

(Բժշկություն, Տուրիզմ, Առցանց խանութներ, Ռոբոտաշինություն, Խաղերի Ստեղծում և Անվտանգություն)

2. Ուսումնասիրել և գտնել 3 (երեք) խնդիր տվյալ բնագավառում, որը լուծվում է ՄՈՒ կամ ԽՈՒ ալգորիթմների օգնությամբ։

Ընտրված թեման ՝Անվտանգություն

Անոմալիաների հայտնաբերու

ML ալգորիթմները կարող են օգտագործվել տվյալների հսկայական հավաքածուներում անսովոր օրինաչափություններ կամ անոմալիաներ հայտնաբերելու համար, ինչը կարևոր է անվտանգության համար: Սա կարող է կիրառվել այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են ցանցի անվտանգությունը, խարդախության հայտնաբերումը և ներխուժման հայտնաբերումը: ML մոդելները, ինչպիսիք են կլաստերավորումը, դասակարգումը և խորը ուսուցման տեխնիկան, կարող են իմանալ, թե ինչպիսին է «նորմալ» վարքը համակարգում և այնուհետև բացահայտել այդ նորմայից շեղումները: Օրինակ, ML-ը կարող է հայտնաբերել ցանցային երթևեկության անսովոր ձևեր, որոնք կարող են ցույց տալ կիբերհարձակում կամ հայտնաբերել վարկային քարտով աննորմալ գործարքներ, որոնք կարող են խարդախ լինել:

Վնասակար ծրագրերի հայտնաբերում.

ML-ը կարող է օգտագործվել վնասակար ծրագրերի հայտնաբերման ավելի արդյունավետ համակարգեր ստեղծելու համար: Ստորագրության վրա հիմնված ավանդական հակավիրուսային լուծումները սահմանափակ են նոր և զարգացող չարամիտ ծրագրեր հայտնաբերելու հարցում: ML մոդելները, հատկապես նրանք, որոնք հիմնված են խորը ուսուցման և վարքի վերլուծության վրա, կարող են բացահայտել չարամիտ ծրագրերը՝ սովորելով և ճանաչելով կոդերի և վարքագծի օրինաչափությունները: Նրանք կարող են հայտնաբերել զրոյական օրվա խոցելիությունը և նախկինում չտեսնված սպառնալիքները՝ բարելավելով ընդհանուր անվտանգությունը:

Անձի վավերացում

ML-ի վրա հիմնված կենսաչափական նույնականացման համակարգերը դարձել են ավելի հուսալի և անվտանգ: ML-ի միջոցով զգալիորեն բարելավվել են այնպիսի տեխնոլոգիաները, ինչպիսիք են դեմքի ճանաչումը, մատնահետքի սկանավորումը և ձայնի ճանաչումը: Այս համակարգերը սովորում և հարմարվում են անհատի կենսաչափական բնութագրերին, ինչը խաբեբաների համար ավելի դժվար է դարձնում դրանք խախտելը: Չնայած ոչ առանց իրենց մարտահրավերների, ML-ով ընդլայնված կենսաչափական համակարգերն օգնել են ամրապնդել անվտանգությունը տարբեր հավելվածներում՝ սմարթֆոնների ապակողպումից մինչև շենքերի մուտքի հսկողություն: