Информационные технологии в безопасности и телекоммуникациях. Рубрика в журнале - НБИ технологии
Статья научная
В современном цифровом обществе безопасность информации становится критически важной задачей, и внедрение искусственного интеллекта (далее -ИИ) в эту сферу представляет собой необходимое решение. ИИ обладает уникальными возможностями обработки больших объемов данных и выявления угроз, что делает его мощным инструментом в борьбе с киберугрозами. Настоящее исследование анализирует роль ИИ в обеспечении безопасности информационных систем, рассматривая методы его применения, перспективы и вызовы, с которыми сталкиваются системы безопасности. В работе представлены статистические данные о применении ИИ в различных отраслях, а также сравнительный анализ методов, таких как машинное обучение, обработка естественного языка и экспертные системы. Каждый из методов имеет свои преимущества и ограничения, что подчеркивает необходимость тщательного выбора подходящих технологий для конкретных задач. Исследование также выявляет проблемы, связанные с внедрением ИИ, такие как защита данных, этические вопросы и нехватка квалифицированных специалистов. В заключение подчеркивается, что ИИ способен значительно улучшить защиту информационных систем, обеспечивая более оперативное выявление и предотвращение киберугроз, и указывается на необходимость дальнейших исследований в этой области для оптимизации алгоритмов и методов обнаружения угроз.
Бесплатно
Сбор метрик программного кода для анализа его уязвимостей
Статья научная
Сбор метрической информации о коде является одним из наиболее доступных методов статического анализа, позволяющим выявлять потенциальные ошибки и уязвимости в программном обеспечении. Основные метрики, используемые в этом процессе, включают количество строк комментариев, иерархию наследования, цикломатическую сложность и вычислительную сложность. Количество комментариев помогает оценить понятность кода, в то время как сложные схемы наследования могут привести к трудностям в поддержке и увеличению вероятности ошибок. Цикломатическая сложность, предложенная Томасом Мак-Кейбом, измеряет количество независимых путей выполнения в коде, что позволяет оценить его сложность и потенциальные риски. Метрики Холстеда, основанные на статистическом анализе операторов и операндов, помогают предсказать количество ошибок в программе. Важно отметить, что сбор метрической информации не гарантирует отсутствие ошибок, а лишь указывает на участки кода, требующие внимания. Процесс сбора метрик прост в реализации и не требует значительных усилий со стороны разработчиков, что делает его ценным инструментом для повышения качества программного обеспечения. В заключение, использование метрических данных в анализе кода способствует более эффективному выявлению и устранению потенциальных проблем в программных системах.
Бесплатно
