Дисциплина «Интеллектуальные информационные системы»

141. Знания и данные. Глубинные и поверхностные знания. Интенсионал и экстенсионал понятия. Классификация моделей представления знаний.

142. Модели представления знаний: продукционные модели, семантические сети, фреймы и формальные логические модели.

143. Понятие искусственного интеллекта. Языки программирования для искусственного интеллекта и языки представления знаний. Инструментальные пакеты для искусственного интеллекта.

144. Вывод на знаниях. Машина вывода. Цикл работы интерпретатора. Управление выводом. Стратегии поиска в системах, основанных на знаниях.

145. Основы теории нечетких множеств. Работа с нечеткостью. Операции с нечеткими знаниями.

146. Понятие экспертной системы. Назначение и основные свойства экспертных систем, основные области применения и примеры экспертных систем.

147. Архитектура и особенности экспертных систем.

148. Классификация экспертных систем.

149. Разработка экспертных систем. Этапы разработки экспертной системы. Человеческий фактор при разработке экспертной системы.

150. Поле знаний. «Пирамида» знаний. Язык описания поля знаний. Семиотическая модель поля знаний.

151. Теоретические аспекты извлечения знаний. Психологический аспект.

152. Теоретические аспекты извлечения знаний. Лингвистический аспект.

153. Теоретические аспекты извлечения знаний. Гносеологический аспект.

154. Методы структурирования и формализации знаний.

155. Классификация методов практического извлечения знаний.

156. Текстологические методы извлечения знаний. Коммуникативные методы извлечения знаний.

157. Методы структурирования формализации. Теоретические предпосылки. Объектно-структурный подход.

158. Представление знаний и данных в INTERNET. Онтологии и онтологические системы.

159. Синтаксис определений языка CLIPS. Основные элементы CLIPS.

160. Объектно-ориентированные возможности языка CLIPS. Отличия языка COOL от других объектно-ориентированных языков.

161. Основные команды языка CLIPS и их применение.

162. Команды CLIPS для работы с правилами. Примеры.

163. Команды CLIPS для работы с фактами. Примеры.

164. Команды CLIPS для работы с глобальными переменными. Примеры.

165. Автоматизированная переработка текста. Автоматический анализ текста. Задачи лексического (словарного) анализа текста. Стилистический анализ текста.

166. Распознавание образов (свойств, событий, явлений, процессов и т.п.). Основные типы задач распознавания.

Дисциплина «Защита информации в компьютерных системах и сетях»

167. Классификация межсетевых экранов.

168. Политика работы межсетевых экранов.

169. Схемы подключения межсетевых экранов.

170. Классификация систем обнаружения атак по этапу осуществления атаки, по принципу реализации.

171. Виртуальные частные сети.

172. Концепция построения защищённых виртуальных частных сетей VPN.

173. Функции и компоненты сети VPN.

174. Классификация виртуальных частных сетей VPN.

175. Цель и принципы действия сканеров уязвимостей; категории уязвимостей; классификация сканеров уязвимостей; основные механизмы работы сканеров уязвимостей и методы их реализации.

176. Классификация сетевых атак. Методы борьбы с сетевыми атаками.

177. Троянские программы: этимология; цель и принцип их действия; распространение; типы тел троянских программ; методы удаления.

178. Вирусы и сетевые черви: цель и принцип их действия; распространение; признаки заражения; методы удаления; предотвращение заражения.

179. Виды активных методов воздействия на корпоративную сеть. Способы и средства противодействия активному воздействию на корпоративную сеть.

180. Механизмы защиты операционных систем.