Die Erkennung bezieht sich auf den Prozess der Identifizierung des Vorhandenseins oder des Auftretens eines bestimmten Ereignisses, eines Objekts oder eines bestimmten Musters in einem bestimmten Kontext oder einer bestimmten Umgebung. In der Informatik umfasst die Erkennung eine breite Palette von Anwendungen und Techniken, die zum Erkennen, Lokalisieren oder Identifizieren bestimmter Entitäten oder Aktivitäten in digitalen Daten, Systemen oder Netzwerken verwendet werden. Hier sind einige gemeinsame Erkennungsbereiche in der Informatik:
1. Intrusionserkennung:
- Erkennt nicht autorisierte oder abnormale Zugriff, Verwendung oder Aktivitäten in Computersystemen oder Netzwerken.
2. Malware -Erkennung:
- Identifiziert bösartige Software wie Viren, Würmer, Spyware und Ransomware, indem Dateien oder Systemverhalten analysiert werden.
3. Spam -Erkennung:
- filtern unerwünschte und unerwünschte E -Mails (SPAM), indem sie Muster und Eigenschaften erkennen, die mit Spam -Nachrichten verbunden sind.
4. Anomalieerkennung:
- Identifiziert Abweichungen oder ungewöhnliche Muster von erwarteten oder normalen Verhaltensweisen innerhalb von Systemen, Daten oder Netzwerkverkehr.
5. Bilderkennung:
- Erkennt und erkennt Objekte, Gesichter oder spezifische Merkmale in digitalen Bildern.
6. Bewegungserkennung:
- Identifiziert Bewegung oder Änderungen in visuellen Szenen oder Video -Streams.
7. Lautsprechererkennung:
- Identifiziert und isoliert verschiedene Sprecher in Audioaufnahmen oder Gesprächen.
8. Gefälschte Nachrichtenerkennung:
- Erkennt falsche oder irreführende Informationen, die über Online -Plattformen und soziale Medien verbreitet werden.
9. Erkennung von Plagiaten:
- Identifiziert Instanzen des Plagiats durch Vergleich von Textinhalten mit vorhandenen Quellen.
10. Fehlererkennung:
- Identifiziert Fehler, Fehler oder Fehlfunktionen in Hardware -Systemen oder Softwareprogrammen.
11. Erkennung von Netzwerkeindrückung:
- Monitors Netzwerkverkehr für verdächtige oder böswillige Aktivitäten wie Port -Scans, Ablehnung von Serviceangriffen oder nicht autorisierte Anmeldeversuche.
12. Objekterkennung:
- Erkennt und lokalisiert Objekte in visuellen Szenen und verwenden häufig Techniken wie Computer Vision und Objekterkennung.
13. Betrugserkennung:
- Erkennt betrügerische Aktivitäten oder Transaktionen wie Kreditkartenbetrug, Online -Betrug oder Identitätsdiebstahl.
14. Stimmungserkennung:
- Analysiert Text- oder Social -Media -Daten, um das ausdrückliche emotionale Gefühl (z. B. positiv, negativ oder neutral) zu identifizieren.
15. Erkennung von Krankheiten:
- Identifiziert Krankheiten oder Gesundheitszustände durch Analyse von medizinischen Bildern, Patientenakten oder genetischen Daten.
16. Ereigniserkennung:
- Erkennt und erkennt bestimmte Ereignisse oder Aktivitäten in Videomaterial- oder Sensordaten.
17. Gestenerkennung:
- Erkennt physische Bewegungen oder Gesten mit Sensoren oder Computer Vision.
18. Phishing Erkennung:
- Identifiziert betrügerische E -Mails, die versuchen, Benutzer dazu zu bringen, persönliche Informationen zu enthüllen oder auf böswillige Links zuzugreifen.
19. Erkennung doppelte:
- Findet doppelte Daten, Dateien oder Datensätze in einem System oder Datensatz.
20. Datenleckage Erkennung:
- Identifiziert den nicht autorisierten Zugriff oder die Übertragung sensibler Daten außerhalb autorisierter Kanäle oder Systeme.
Dies sind nur einige Beispiele für die verschiedenen Erkennungsanwendungen in der Informatik. Das Feld entwickelt sich kontinuierlich mit Fortschritten in Technologie, Datenanalysetechniken und künstlicher Intelligenz, wodurch genauere und effizientere Methoden zur Identifizierung und Erkennung verschiedener Entitäten, Ereignisse oder Muster in komplexen digitalen Umgebungen ermöglicht werden.
