Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "hidden network" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-6 z 6
Tytuł:
Social Order and Network Security. Exploratory Research on TOR Hidden Network
Autorzy:
Stefański, Robert
Tematy:
TOR
hidden network
social order
system
Pokaż więcej
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/450803.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
As Internet becomes to grow outside of its physical carriers, it gains more influence over various subsystems constituting the social system in general. This manifestation is especially visible in the economical plane, in which a certain sym- biotic relationship between the world wide network and other outernet institutions and organizations first occurred. With Internet becoming the modern central hub and a binder for various system components, it is safe to assume, that events taking place over the web, may or will have repercussions in the non-virtual reality. It is already valid to point out, that although the borderline between virtual and non-virtual realities is less and less visible, it may be sometimes required to artificially introduce this distinction. By present - ing some of the possible actions that individuals may take while using hidden network ser - vices, an attempt shall be made, to determine what the possible outcome of the existence of such structures within the Internet may be from sociological perspective.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Tunneling Activities Detection Using Machine Learning Techniques
Autorzy:
Allard, F.
Dubois, R.
Gompel, P.
Morel, M.
Tematy:
cyberdefense
network security
decision trees
hidden Markov models
HTTPS tunnel
RandomForest
Pokaż więcej
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/309515.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Tunnel establishment, like HTTPS tunnel or related ones, between a computer protected by a security gateway and a remote server located outside the protected network is the most effective way to bypass the network security policy. Indeed, a permitted protocol can be used to embed a forbidden one until the remote server. Therefore, if the resulting information flow is ciphered, security standard tools such as application level gateways (ALG), firewalls, intrusion detection system (IDS), do not detect this violation. In this paper, we describe a statistical analysis of ciphered flows that allows detection of the carried inner protocol. Regarding the deployed security policy, this technology could be added in security tools to detect forbidden protocols usages. In the defence domain, this technology could help preventing information leaks through side channels. At the end of this article, we present a tunnel detection tool architecture and the results obtained with our approach on a public database containing real data flows.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Forecasting economic and financial indicators by supply of deep and recovery neural networks
Autorzy:
Boyko, N.
Ivanets, A.
Bosik, M.
Tematy:
neural network
deep
recurrent
activation function
feedforward
neuron
hidden layer
stock price prediction
Pokaż więcej
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Oddział w Lublinie PAN
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/411261.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
This paper studies the potential of the application of the Recurrent Neural Networks, as well as the Deep Neural Networks in the field of the finances and trading. In particular, their use in the stock price predicting software. The concepts of the RNNs and DNNs are provided and explained thoroughly. Both techniques RNNs and DNNs are utilized in the implementation of the stock price predicting software. Two separate versions of the software are created in order to demonstrate the main differences between the algorithms, as well as to determine the best of the two. Each version is thoroughly examined. The comparison of each of the algorithms is performed and highlighted. Examples of the implementations of the software, utilizing each of the algorithms on big volumes of stock data, for stock price prediction are provided. The article summarizes the concept of stock price prediction backed by the popular machine learning algorithms and its application in the nowadays world.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Study on the Impact of Lombard Effect on Recognition of Hindi Syllabic Units Using CNN Based Multimodal ASR Systems
Autorzy:
Uma Maheswari, Sadasivam
Shahina, A.
Rishickesh, Ramesh
Nayeemulla Khan, A.
Tematy:
Lombard speech
multimodal ASR
throat microphone
visual speech
Convolutional Neural Network
Hidden Markov Model
late fusion
intermediate fusion
Pokaż więcej
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/176415.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Research work on the design of robust multimodal speech recognition systems making use of acoustic, and visual cues, extracted using the relatively noise robust alternate speech sensors is gaining interest in recent times among the speech processing research fraternity. The primary objective of this work is to study the exclusive influence of Lombard effect on the automatic recognition of the confusable syllabic consonant-vowel units of Hindi language, as a step towards building robust multimodal ASR systems in adverse environments in the context of Indian languages which are syllabic in nature. The dataset for this work comprises the confusable 145 consonant-vowel (CV) syllabic units of Hindi language recorded simultaneously using three modalities that capture the acoustic and visual speech cues, namely normal acoustic microphone (NM), throat microphone (TM) and a camera that captures the associated lip movements. The Lombard effect is induced by feeding crowd noise into the speaker’s headphone while recording. Convolutional Neural Network (CNN) models are built to categorise the CV units based on their place of articulation (POA), manner of articulation (MOA), and vowels (under clean and Lombard conditions). For validation purpose, corresponding Hidden Markov Models (HMM) are also built and tested. Unimodal Automatic Speech Recognition (ASR) systems built using each of the three speech cues from Lombard speech show a loss in recognition of MOA and vowels while POA gets a boost in all the systems due to Lombard effect. Combining the three complimentary speech cues to build bimodal and trimodal ASR systems shows that the recognition loss due to Lombard effect for MOA and vowels reduces compared to the unimodal systems, while the POA recognition is still better due to Lombard effect. A bimodal system is proposed using only alternate acoustic and visual cues which gives a better discrimination of the place and manner of articulation than even standard ASR system. Among the multimodal ASR systems studied, the proposed trimodal system based on Lombard speech gives the best recognition accuracy of 98%, 95%, and 76% for the vowels, MOA and POA, respectively, with an average improvement of 36% over the unimodal ASR systems and 9% improvement over the bimodal ASR systems.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bezprawne wykorzystywanie infrastruktury światłowodowej jako nowy typ przestępstwa gospodarczego
Autorzy:
Cierpiński, Dariusz
Wydawca:
Wydawnictwo KontrolerINFO Polskiego Instytutu Kontroli Wewnętrznej
Opis:
Autorem artykułu jest Dariusz Cierpiński - biegły sądowy oraz biegły ds. identyfikacji, wykrywania i zapobiegania przestępstwom gospodarczym i korupcji. Ekspert budownictwa, rzeczoznawca budowlany w telekomunikacji, autor wniosków patentowych.
This publication provides an overview of the problem regarding the fraudulent use of fiber optic telecommunications infrastructure for the purpose of reducing costs in the telecommunications business of the perpetrator. In the article, apart from the market environment of the illegal activity, the author presents the technical possibilities of the illegal activity and its identification. The publication addressed the responsibility of the perpetrator for the acts listed above. The legal acts that may be broken and the path of claims for damages in the case of revealing the illegal use of fiber optic network as an act of unfair competition that would undermine the interests of the entrepreneur are indicated.
Niniejsza publikacja prezentuje mało rozpoznany problem, jakim jest bezprawne wykorzystywanie światłowodowej infrastruktury telekomunikacyjnej sprawcy. Poza otoczeniem rynkowym czynu, autor przedstawia techniczne możliwości wystąpienia identyfikacji procederu. Porusza zagadnienie odpowiedzialności sprawcy, wskazuje akty prawne, które mogą zostać złamane, oraz ścieżkę roszczeń o naprawienie szkody w przypadku ujawnienia procederu jako czynu nieuczciwej konkurencji, godzącego w interes przedsiębiorcy, tj. właściciela sieci światłowodowej.
Dostawca treści:
Repozytorium Centrum Otwartej Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neuronalna predykcja średnioterminowego zapotrzebowania na energię elektryczną w skali kraju
Neuronal prediction of medium-term demand for electricity at the national level
Autorzy:
Lenart, Marcin
Opis:
The prediction of demand for electricity is currently an interesting and popular issue. It is especially important for power stations, in the case of which it is not possible to store electricity and the production at a particular moment should cover particular consumption. Every percent deviation from the ideal state leads to large financial losses. Therefore, research in this topic is very desirable, even when there is minimum improvement in efficiency. This paper deals with the analysis of the influence of selected parameters of neural network on the final result of the prediction of demand for electricity at the national level.
Predykcja zapotrzebowania na energię elektryczną jest ciekawym i popularnym obecnie zagadnieniem. Jest ona ważna szczególnie dla elektrowni, w przypadku których przechowywanie energii elektrycznej nie jest możliwe, jak również produkcja w danym momencie powinna pokrywać dane zużycie. Każde procentowe odchylenie od stanu idealnego powoduje duże straty finansowe. Dlatego też badania w tym temacie są bardzo pożądane, nawet przy minimalnej poprawie efektywności. W niniejszej pracy dokonano analizy wpływu wybranych parametrów sieci neuronowej na wynik końcowy predykcji zapotrzebowania na energię elektryczną w skali kraju.
Dostawca treści:
Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego
Inne
    Wyświetlanie 1-6 z 6

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies