Axborotni himoyalashni intellektual tizimlari

Evrikstik dasturlash – mavjud malakaga tayanadigan evristiklardan foydalanish hisobiga yechimlar muhitida qidiruvni optimallashtiruvchi tizimlar. SI tomonidan taklif etiladigan qidiruvni optimizatsiyalash usullari turli amaliy vazifalarni yechishda keng foydalaniladi, AH sohasida ham, biroq bunday tizimlar kam vaziyatda intellektual deb yuritiladi. Evrikstik usullar ko’p mashhurlikni antivirus himoyasi tizimlarida zararkunanda DT larni aniqlashda oldi.
Multiagent tizimlari – murakkab vazifani yoki muammolar to’plamini yechish uchun o’zaro munosabat qiluvchi agentlardan foydalaniladigan tizimlar. Intellektual agent – datchiklar yordamida tizim orqali boshqaradigan jarayonlarni holatini kuzatadigan va tizim maqsadini amalga oshirish uchun ta’sir qiladigan mustaqil obyekt. Intellektual agentlar maqsadga erishish uchun bilimlarga tayanishi yoki o’qitishdan foydalanishi mumkin. Taqsimlangan muhitlarda multiagent tizimlardan foydalanish tabiiyroq hisoblanadi. Hozirda buzib kirishni va DDOS-hujumlarni taqsimlangan holda aniqlash uchun munosabat qiladigan agentlar modeli sxematik tavsiflangan. AH multiagent tizimlari realizatsiyasida agentlar orasida aloqa kanallarini himoyalash va sifatni ta’minlash masalasi kelib chiqadi, bu esa provayder bilan hamkorlikni talab etadi.
SI usullarini ishlab chiqilayotgan fikrlash modeli bo’yicha sinflashtirish o’z ichiga quyidagilarni oladi:

• 
  Yechimlar muhitidagi qidiruv;
  
• 
  Bilimlarni taqdim qilish;
  
• 
  Mashinali o’qitish.
  

Bu yo’nalishlarni har biri umuman SI rivojlanish mantig’ini akslantiruvchi intellekt bo’g’inlaridan biriga e’tiborni qaratadi. SI sohasida izlanish “fikrlash qidiruv kabi” qarashlar va rasmiy qo’yilgan vazifalarni yechish usullarini ishlab chiqishdan boshlangan. Birinchi guruh usullari qidiruvni tayyor yechim yo’q bo’lgan vaziyatda javob kabi ko’rilgan hamda intellektual o’yinlar (shaxmat kabilar) va teoremalarni avtomatik tarzdagi isbotida qo’llanilgan. Bunda intellektual mohiyati muammolarni yechishdan iborat deb o’ylangan, yechish jarayoni esa ehtimoliy yechimlar muhitida joriy ma’lumotlardan tortib javobgacha yo’lni qidirish kabi ko’rsatilgan (yoki ost maqsadlarga erishish orqali mavjud vositalardan yakuniy maqsadgacha yo’lni qidirish kabi). Biroq bunday yondashuvda vazifani shakllangan tavsifi inson tomonidan tuzilishi kerakligidan iborat jiddiy cheklanish mavjud. Bundan tashqari qidiruv vazifasini samarali yechishni universal algoritmlarini topish iloji bo’lmagan. Keyinchalik e’tibor bilimlarni taqdim qilish muammosiga qaratildi, bu esa ekspert tizimlarni rivojlanishiga olib keldi. Ekspert tizimlar tor predmet soha to’g’risidagi bilimlardan foydalanib, vazifalarni rasmiy tavsifini qurishga qodir bo’lib chiqdi. Bilimlarga asoslangan tizimlar uchun yechimlar qidiruvi bilimlar manipulyatsiyasiga olib keldi, bu esa oldindan ko’rilgan fikrlash mohiyati nazarda tutgan. Bu yerda endi inson har bir aniq vazifaga tavsif bermasdan, butun vazifalar kompleksini o’z ichiga olgan ba’zi (yetarlicha tor bo’lsada) predmet sohaga tavsif bergan. Biroq bilimlarga asoslanuvchi tizimlarni rivojlanishi bilan bilimlarni avtomatik tarzda olish muammosi kelib chiqdi (mashinali o’qitish). Hozirda mashinali o’qitish SI sohasida markaziy yo’nalish kabi ko’riladi. Intellekt ishga tushirish mumkin bo’lgan yoki vazifalarni yechishga yoki bilimlarni manipulyatsiya qilishga qodir aniq bir tayyor mahsulot kabi tushunilmay qoldi. Bu yerda mashinali tizim hech bo’laganda qisman inson tomonidan berilgan tasavvur doirasida predmet sohani mustaqil tarzda qurish imkoniyatini oladi. Meta o’qitishda (ya’ni, o’qitish usullarini o’qitish jarayonini o’ziga qo’llash) batafsil tavsifi predmet sohani o’ziga sezilarli darajada bog’liq bo’lgan tasavvurni avtomatik qurish to’g’risidagi masala kelib chiqadi.
Istalgan vazifani qo’yilishi va yechilishi ma’lum predmet sohaga bo’gliq.