name: Формирование обучающего множества для бинарной классификации объектов (на примере информационных технологий антивирусного анализа)
keyword_list: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, БИНАРНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ АНТИВИРУСНОГО АНАЛИЗА, ОБУЧАЮЩЕЕ МНОЖЕСТВО, МЕТОДИКА ФОРМИРОВАНИЯ ОБУЧАЮЩЕГО МНОЖЕСТВА, РАСШИРЕННЫЙ БИНАРНЫЙ ПОИСК, ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ БИНАРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ
abstract: Классификация является одной из основных задач машинного обучения, которая нашла применение в большом количестве разнообразных областей. Одной из наиболее значимых областей является антивирусный анализ. Эксперты при работе с классификаторами сталкиваются с двумя основными проблемами: недостаточное качество распознавания и низкая скорость обучения и/или распознавания. На качество распознавания обученных классификаторов оказывает влияние ряд факторов, первостепенным из которых является качество обучающего множества. Низкая скорость обучения связана в первую очередь со скоростью формирования общего перечня значений признаков. Разработанная методика формирования обучающего множества позволяет повысить показатели распознавания классификатора за счет целенаправленного отбора наиболее разнообразных объектов в обучающее множество. Предложенный алгоритм расширенного бинарного поиска позволяет сократить время обучения классификатора, поскольку отсортированный перечень уникальных значений признаков формируется за одну итерацию. Разработанные методика и алгоритм были успешно внедрены в деятельность компании SecurityStronghold: количество правильно распознанных неизвестных вредоносных программных продуктов увеличилось в 2 раза, а время обучения эвристического классификатора сократилось в 1,56 раза.
chairman_dissertation_council.surname: Квятковская И.Ю.
chairman_dissertation_council.position: проректор по учебной работе
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
organization_supervisor.surname: Неваленный А. Н.
organization_supervisor.position: ректор
organization_supervisor.degree: Доктор биологических наук
rubrics.code: 28.29.03
rubrics.name: Теория полезности и принятия решений
oecds.code: 01.02.EW
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
oecds.code: 01.02.EX
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
oecds.code: 01.02.ET
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
speciality_codes.name: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
speciality_codes.code: 05.13.01
supervisors.fio: Ажмухамедов И.М.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Алексеев В.В.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Бабенко Л.К.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ФГБОУ ВО "АГТУ"
protection_organization.name: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего  образования "Астраханский государственный технический университет"
protection_organization.ogrn: 1023000861916
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Федеральное агентство по рыболовству
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: Астраханский государственный университет
author_organization.name: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Астраханский государственный университет"
author_organization.ogrn: 1023000818554
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения