СПОСІБ ІНТЕРПРЕТАЦІЇ РЕЗУЛЬТАТІВ АУДИТІВ

Є. В. Трочун

Анотація


Аудити програмного забезпечення – чудовий спосіб перевірки та підтримки системи в повністю функціональному стані. Та зважаючи на постійне збільшення розмірів як систем, так і збільшення об’ємів даних, що проходять через системи, проблема підтримки всіх їх частин в коректному стані є дуже важливою, та аудити програмного забезпечення допомагають у вирішенні цієї проблеми. Зі збільшенням розмірів систем, збільшуються об’єми даних, що їх продукують аудити та ускладнюється процес виявлення помилок в системах на основі їх аудиту. Проте, підчас дослідження літератури, не було знайдено загального алгоритму інтерпретації результатів аудитів, що може бути використаний для роботи з різними системами. Тому в даній статті розглянута задача інтерпретації результатів аудитів на прикладі технічних аудитів веб-сайтів. Запропоновано алгоритм вирішення даної проблеми за допомогою методів машинного навчання.

Ключові слова: машинне навчання, аудити програмного забезпечення, аналіз даних, нейронні мережі, глибоке навчання.


Повний текст:

PDF

Посилання


T-distributed stochastic neighbor embedding. ˂https://en.wikipedia.org/wiki/T-distributed_stochastic_neighbor_embedding˃ (2021, квітень, 21).

Cluster analysis (2021, травень, 4).

DBSCAN Clustering Algorithm in Machine Learning (2020, квітень).

Introduction to autoencoders (2018, березень, 19).

References:

T-distributed stochastic neighbor embedding. Retrieved from https://en.wikipedia.org/wiki/T-distributed_stochastic_neighbor_embedding [in English]. (2021, April, 21).

Cluster analysis. Retrieved from https://en.wikipedia.org/wiki/Cluster_analysis [in English]. (2021, May, 4).

DBSCAN Clustering Algorithm in Machine Learning. Retrieved from https://www.kdnuggets.com/2020/04/dbscan-clustering-algorithm-machine-learning.html [in English]. (2020, April).

Introduction to autoencoders. Retrieved from https://www.jeremyjordan.me/autoencoders/ [in English]. (2018, March, 19).


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


Цей твір ліцензовано за ліцензією Creative Commons Із зазначенням авторства 4.0 Міжнародна.

 


тИЦ и PR сайта naukajournal.org