ОЦЕНКА ВОЗМОЖНОСТЕЙ НЕЙРОЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Владимир Владимирович Котенко
Константин Евгеньевич Румянцев
Лаура Куйраевна Хаджиева

Аннотация

Приведены результаты исследований возможностей нейролингвистической текстовой идентификации систем искусственного интеллекта (СИИ). Для достижения целей исследования применён апробированный программный комплекс оценки информационных параметров нейролингвистической текстовой идентификации интеллектуальных систем. Результаты исследований указывают на возможность применения в качестве параметров нейролингвистической идентификации информационных характеристик текстовой составляющей систем искусственного интеллекта при рассмотрении их в качестве источников информации. Приведены зависимости
основных и производных параметров нейролингвистической текстовой идентификации от изменений систем искусственного интеллекта. Проанализированы изменения показателей систем искусственного интеллекта по таким основным (информационная емкость, энтропия, избыточность) и производным (коэффициент избыточности, коэффициент вербальности) параметрам. По результатам анализа установлено, во-первых, что значения основных и производных параметров нейролингвистической текстовой идентификации систем искусственного интеллекта при постановке одной и той же задачи разным СИИ значительно отличаются. Во-вторых, информационные характеристики текстовой составляющей систем искусственного интеллекта можно использовать в качестве параметров нейролингвистической текстовой идентификации систем искусственного интеллекта. В-третьих, в качестве преимущественных параметров нейролингвистической текстовой идентификации систем искусственного интеллекта целесообразно использовать из основных параметров информационную емкость и избыточность, из производных параметров коэффициент вербальности, поскольку наблюдается максимальное изменение показателей данных параметров при переходе от одной СИИ к другой (в среднем на 40 %). Полученные результаты открывают возможность новых подходов к обнаружению идентификации и аутентификации систем искусственного интеллекта при решении проблем противодействия информационным вторжениям, несущем угрозы функционированию компьютерных сетей и телекоммуникационным систем.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Раздел
Системный анализ, управление и обработка информации
Биографии авторов

Владимир Владимирович Котенко

Кандидат технических наук, доцент кафедры «Информационная безопасность телекоммуникационных систем». Институт компьютерных технологий и информационной безопасности ЮФУ. 347922, Ростовская область, г. Таганрог, ул. Чехова, 2. 

Константин Евгеньевич Румянцев

Доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Информационная безопасность телекоммуникационных систем». Институт компьютерных технологий и информационной безопасности ЮФУ. 347922, Ростовская область, г. Таганрог, ул. Чехова, 2.

Лаура Куйраевна Хаджиева

Соискатель кафедры «Информационная безопасность телекоммуникационных систем». Институт компьютерных технологий и информационной безопасности ЮФУ. 347922, Ростовская область, г. Таганрог, ул. Чехова, 2.; старший преподаватель кафедры «Информатика и вычислительная техника». Грозненский государственный нефтяной технический университет имени академика М.Д. Миллионщикова. 364061, Чеченская Республика., г. Грозный, пр. Х. Исаева, 100.