1. Котенко И.В., Саенко И.Б., Лаута О.С., Васильев Н.А., Садовников В.Е. Атаки и методы защиты в системах машинного обучения: анализ современных исследований // Вопросы кибербезопасности. 2024. № 1 (59). С. 24-37. DOI: 10.21681/2311-2024-1-24-37 EDN: IZQDLS
2. Намиот Д.Е. Схемы атак на модели машинного обучения // International Journal of Open Information Technologies. 2023. Т. 11, № 5. С. 68-86. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/shemy-atak-na-modeli-mashinnogo-obucheniya?ysclid=m5dmh9jnct363700583. EDN: YVRDOB
3. Xiaofan Zhou, Simon Yusuf Enoch, Dan Dong Seong Kim. Markov Decision Process For Automatic Cyber Defense. You I., Youn T.Y. (eds.) Information Security Applications. WISA 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13720. Springer, Cham, 2023. P. 313-329. DOI: 10.1007/978-3-031-25659-2_23
4. Booker L.B., Musman S.A. A Model-Based, Decision-Theoretic Perspective on Automated Cyber Response. DOI: 10.48550/arXiv.2002.08957
5. Zheng J., Namin A.S. Defending SDN-based IoT Networks Against DDoS Attacks Using Markov Decision Process. 2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). DOI: 10.1109/BigData.2018.8622064
6. Щеглов А.Ю. Защита компьютерной информации от несанкционированного доступа. Санкт-Петербург: Наука и Техника, 2004. 384 с. URL: https://reallib.org/reader?file=523140. EDN: QMMXRJ
7. Кохендерфер М., Уилер Т., Рэй К. Алгоритмы принятия решений / пер. с англ. В.С. Яценкова. Москва: ДМК Пресс, 2023. 684 с. URL: https://znanium.ru/catalog/document?id=445338.
8. Методический документ.Методика оценки угроз безопасности информации. (утв. Федеральной службой по техническому и экспортному контролю 5 февраля 2021 г.). Москва, 2021. 83 с. URL: https://fstec.ru/dokumenty/vse-dokumenty/spetsialnye-normativnyedokumenty/metodicheskij-dokument-ot-5-fevralya-2021-g.
9. MITRE ATLAS // MITRE ATT&CK [Электронный ресурс]. URL: https://atlas.mitre.org, свободный (дата обращения: 02.05.2024).
10. Горбачев И.Е., Глухов А.П. Моделирование процессов нарушения информационной безопасности критической инфраструктуры // Труды СПИИРАН. 2015. Вып. 1 (38). С. 112-135. URL: item.asp?id=23342077. EDN: TQUQZX
11. Faranak Abri, Jianjun Zheng, Akbar Siami Namin, Keith S. Jones. Markov Decision Process for Modeling Social Engineering Attacks and Finding Optimal Attack Strategies // IEEE Access. 2022. Vol. 10. P. 109949-109968. DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3213711 EDN: FLMDQT
12. Горюнов М.Н., Мацкевич А.Г., Рыболовлев Д.А. Синтез модели машинного обучения для обнаружения компьютерных атак на основе набора данных CICIDS2017. // Труды института системного программирования РАН. 2020. Т. 32, вып. 5. С. 81-94. DOI: 10.15514/ISPRAS-2020-32(5)-6 EDN: FFAPFH
13. Горюнов М.Н., Рыболовлев А.А., Рыболовлев Д.А. Оценка применимости методов машинного обучения для обнаружения компьютерных атак // Информационные системы и технологии. 2020. № 6 (122). С. 103-111. URL: item.asp?id=44141046. EDN: BHYJLS