Цепь Маркова
Цепь Маркова
Alexander Antipov
Цепь Маркова — это математическая модель, описывающая систему, которая перемещается между различными состояниями с определёнными вероятностями. Ключевая особенность — "марковское свойство": будущее состояние системы зависит только от её текущего состояния, а не от всей истории системы.
В кибербезопасности цепи Маркова применяются для моделирования последовательностей событий, где каждое событие зависит только от предыдущего. Например, их можно использовать для:
В кибербезопасности цепи Маркова применяются для моделирования последовательностей событий, где каждое событие зависит только от предыдущего. Например, их можно использовать для:
-
Анализа поведения пользователей: Для предсказания вероятности выполнения пользователем определённых действий на основе его предыдущих шагов.
-
Обнаружения аномалий: В системах мониторинга безопасности цепи Маркова могут использоваться для построения моделей нормального поведения сети. Когда фактическое поведение отклоняется от модели, это может указывать на аномалии или потенциальные угрозы.
-
Криптография: В анализе шифров могут применяться для оценки вероятностей появления различных символов или их последовательностей, что помогает в криптоанализе.
-
Предсказания угроз: Цепи Маркова могут использоваться для предсказания вероятных сценариев атак на основе предыдущих атак и ответных мер.
MOSCOW FORENSICS
DAY '26
DAY '26
3–4 сентября в Москве пройдет MOSCOW FORENSICS DAY '26 — конференция по цифровой криминалистике и информационной безопасности.
Участие бесплатное, регистрация обязательна.
Участие бесплатное, регистрация обязательна.
Регистрация
3—4 сентября 2026
Реклама. ООО «МКО Системы» ИНН 7709458650
