Тематический план
Ведение
Структура рабочей программы курса. Цели информационной безопасности. Место анализа данных и машинного обучение в общей комплексной системе защиты информации. Цели анализа данных в задачах информационной безопасности.Влияние социальных сетей, медиа и всеобщего проникновения Интернет на жизнь современного человека. Проблемы безопасности личности в цифровом пространстве. Цифровой след личности в медиапространстве.
Влияние социальных сетей, медиа и всеобщего проникновения ГИС Интернет на жизнь современного человека. Является ли виртуальная свобода несвободой, зависимостью? Ощущают ли студенты, школьники и взрослые люди манипулятивное влияние социальных сетей. Проблемы безопасности личности в цифровом пространстве. Дается понятие "Цифрового следа" личности человека. Приводятся примеры угроз безопасности личности посредством анализа ее цифрового следа.Проблемы классических подходов к обработке, накоплению и анализу данных, разработка новых подходов. Изменчивость информационных систем.
Освещение основных классических подходов к обработке, накоплению и анализу данных. Проблемы классических подходов. Пути решения проблем классических подходов на примере новых подходов. Эффективность новых подходов в условиях изменчивости информационных систем.Хранение больших объемов данных. Стек технологий Apache Hadoop. Файловая система HDFS. Потоковая обработка данных с помощью Apache Ni-Fi. Архитектурные решения хранения больших объемов данных, примененные в Apache Hadoop.
Дается понятие больших данных. Проблемы хранения больших объемов данных. Рассматривается стек технологий Apache Hadoop как решение с открытым исходным кодом. Уделяется внимание файловой системе HDFS, потоковой обработке больших данных с помощью системы Apache NiFi с последующим сохранением в HDFS. Приводятся примеры архитектурных решений для хранения больших данных, примененные в Apache Hadoop.Вычисления в памяти как единственный способ обработки больших данных в реальном времени. Современные технологии вычислений в памяти.
Рассматриваются проблемы обработки больших данных в реальном времени. Приводятся примеры решений и современные технологии вычислений в памяти.Модель анализа текстов BERT. Модель анализа текстов CatBoost
Раскрывается необходимость применения машинного обучения в анализе данных, подходы к анализу текстов в нейронных сетях.Графовые нейронные сети.
Приводятся примеры графовых нейронных сетей. Раскрывается необходимость использования машинного обучения в задачах информационной безопасности.Применение изученных подходов для хранения и анализа событий информационной безопасности.
Производится соединение воедино изученных подходов хранения, обработки и анализа данных. Раскрывается применение данных подходов в задачах информационной безопасности.