?
Название
Руководитель
Компания
39
Исследование способов применения алгоритмов глубокого обучения для статического анализа исполняемого кода
Сергей Уласень

ОПИСАНИЕ:

Классификация исполняемого кода на вредоносный или безопасный на этапе перед его запуском позволяет значительно снизить риск ущерба в случае, если код является вредоносным.

Для статического анализа кода могут быть использованы различные модели глубокого обучения, необходимо провести исследование для выбора оптимальных моделей по критериям точности, быстродействия и размера в памяти.

РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ:

  1. Реферат, описывающий текущее состояние исследований в этой области
  2. Обзор программных продуктов, реализующих такую функциональность
  3. Описание наиболее эффективных моделей глубокого обучения для статического анализа программирования/платформ
  4. Прототип на языке С++/Python