МЕТОДИ ОБРОБКИ ТА ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНИХ ІМУННИХ СИСТЕМ

Анотація

Актуальність. Штучні імунні системи, завдяки своїй здатності працювати в розподіленому середовищі, можуть бути ефективно використані для виявлення та запобігання вторгненням у мережі. Штучні імунні системи здатні адаптуватися до змінюваних умов та нових загроз. Це особливо актуально в умовах швидких технологічних змін, де традиційні методи часто вимагають тривалого перенавчання. Вони активно використовуються для виявлення та запобігання кіберзагрозам. Вони можуть аналізувати мережевий трафік, виявляти аномальні дії та забезпечувати захист у режимі реального часу. Таким чином, актуальність використання штучних імунних систем для обробки та класифікації даних полягає у їх унікальних властивостях адаптивності, здатності до розпізнавання складних патернів та аномалій, а також ефективній роботі в розподілених системах. Метою даної роботи є дослідження існуючих методів обробки та штучного аналізу даних з використанням штучних імунних систем. Об’єктом дослідження є інтелектуальний аналіз даних штучними імунними системами. Предметом дослідження є методи інтелектуального аналізу даних штучними імунними системами. Результати. Проведено аналіз існуючих методів обробки та інтелектуального аналізу даних з використанням штучних імунних систем. Імунні алгоритми кластеризації є потужним інструментом для аналізу та обробки даних. Вони дозволяють ефективно групувати дані, виявляти аномалії та адаптуватися до змін у середовищі даних, що робить їх цінними для широкого спектра застосувань, від маркетингу та медицини до фінансів і промисловості. Артилерійні алгоритми є потужними інструментами для інтелектуального аналізу даних, які пропонують ефективні, точні та продуктивні методи оптимізації та аналізу. Вони знаходять застосування у багатьох галузях, від фінансів і логістики до медицини та кібербезпеки, забезпечуючи вирішення складних задач обробки даних і прийняття рішень. Дендритні клітинні алгоритми є потужним інструментом для інтелектуального аналізу даних, зокрема для виявлення аномалій і класифікації даних. Їх здатність агрегувати різні типи сигналів і приймати рішення на основі загального рівня небезпеки робить їх особливо ефективними в складних і динамічних середовищах, таких як кібербезпека та біоінформатика. вони забезпечують високу чутливість і адаптивність, що дозволяє їх успішно застосовувати у різних сферах для вирішення задач обробки та аналізу даних.