Utilizarea tehnologiilor multimodale pentru proiectarea de sisteme de securitate (II): Procesul de învăţare, clasificarea datelor şi evaluarea performanţelor
Autor/autori: Sorin Soviany, Sorin Puşcoci
Rezumat: Tehnologiile multimodale constau în metode şi algoritmi de procesare a datelor din surse multiple şi, de regulă, independente, ca bază pentru generarea şi furnizarea de informaţii relevante (de tip scor) pentru funcţii de decizie în variate aplicaţii. Tehnologiile multimodale asigură suportul informaţional pentru sistemele de decizie, în acest caz pentru cele din domeniul securităţii datelor şi reţelelor. Principiile şi instrumentele pentru proiectarea de sisteme de securitate bazate pe tehnologii multimodale au în vedere aspecte relevante pentru optimizarea funcţiilor de securitate în vederea atingerii unor performanţe adaptate cerinţelor utilizatorilor aplicaţiilor reale. Instrumentele de proiectare se bazează pe tehnici specifice din domeniul inteligenţei artificiale, în particular din cel al învăţării maşină. Măsurile de performanţă pentru caracterizarea securităţii şi eficienţei sistemelor multimodale sunt definite în lucrare, având în vedere importanţa practică a acestora.
Cuvinte cheie: tehnologii multimodale, învăţare maşină
Abstract: The multimodal technologies include methods and algorithms that are applied to process data from multiple and, typically, independent sources, as support to generate and provide meaningful infoprmation (such as scoring) for decisions functions in various applications. The multimodal technologies provide the information support to the decision systems, in this case with focus on data and networks security. The principles and tools for the multimodal security systems design concern relevant issues for the security functions optimization in order to reach the required performances customized for the real applications end-users. The design tools are based on Artificial Inteligence (AI) area specific techniques, particularly on Machine Learning (ML). The performance amounts for the multimodal systems security and efectiveness assessment are defined in the paper, given their practical utility.
Keywords: multimodal technologies, machine learning