ИИ для информационной безопасности -

ИИ для информационной безопасности - 00:03 Генетические алгоритмы • Видео объясняет, что такое генетические алгоритмы и как они работают. • Генетические алгоритмы используют механизмы естественного отбора для решения задач оптимизации и моделирования. • Они имитируют процесс эволюции, комбинируя и варьируя искомые параметры. 05:15 Создание начальной популяции • Начальная популяция создается случайным образом из потенциальных решений. • Хромосомы популяции должны соответствовать правилам для решения задачи. 07:23 Функция приспособленности • Функция приспособленности - это функция, которая направляет эволюцию в сторону оптимального решения. • Она должна быть простой, монотонной и соответствовать предметной области. 09:20 Отбор и скрещивание • Отбор происходит на основе приспособленности индивидуумов. • Существуют различные методы отбора, включая правило рулетки, ранжированный отбор и турнирный отбор. 13:08 Скрещивание хромосом • В генетическом алгоритме происходит скрещивание хромосом, то есть формирование новых хромосом на основе родительских. • Чем больше итераций, тем больше вращений и скрещиваний. 17:23 Мутация • Мутация - это обновление популяции, случайное изменение битов в хромосоме. • Цель мутации - обновить популяцию и сделать ее еще лучше. 20:50 Теоретические основы • Схема порядка и определенная длина схемы - это формулы, которые используются для расчета приспособленности популяции. • Средняя степень приспособленности популяции - это теорема Холанда, которая позволяет рассчитать средне приближенную приспособленность по всем примерам популяции. 24:29 Основные характеристики генетических алгоритмов • Генетические алгоритмы поддерживают популяцию решений, используют генетическое представление решений, функцию приспособленности и вероятностное поведение. • Преимущество генетических алгоритмов - способность выполнять глобальную оптимизацию, применимость к задачам со сложным математическим представлением и задачам без математического представления. 26:18 Генетические алгоритмы • Описывается средняя устойчивость к шуму и поддержка распараллеливания и распределенной обработки. • Генетические алгоритмы могут быть использованы для решения задач со сложным математическим представлением, зашумленных окружающей средой и динамически изменяющихся условий. 31:11 Примеры применения • Генетические алгоритмы могут применяться для подбора конфигурации системы защиты информации, формирования правил IDS, сокрытия и шифрования информации. 35:17 Лабораторная работа • На следующем занятии будет рассмотрена лабораторная работа, где студенты смогут применить свои знания о генетических алгоритмах.