Публікація:
Дослідження методів розпізнавання зловмисного зашифрованого трафіку для захисту хмарних систем від DDoS атак. Використання глибинного навчання з підкріпленням

Спрощена сторінка документа
dc.contributor.authorВеликородній, А. В.
dc.date.accessioned2025-07-18T09:35:56Z
dc.date.available2025-07-18T09:35:56Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractОб’єктом дослідження є процес виявлення зловмисного зашифрованого трафіку, що використовується для здійснення DDoS-атак на хмарні та локальні інфраструктури. Метою роботи є дослідження можливості застосування глибинного навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning) для побудови системи автоматичного розпізнавання DDoS-атак у зашифрованому трафіку на основі аналізу лише метаданих, без розшифрування вмісту мережевих пакетів. Методами дослідження є аналіз літературних джерел, порівняльний аналіз класичних та сучасних методів виявлення DDoS у TLS/HTTPS-трафіку, моделювання процесу виявлення через глибокі Q-мережі (DQN, DDQN)
dc.identifier.citationВеликородній А. В. Дослідження методів розпізнавання зловмисного зашифрованого трафіку для захисту хмарних систем від DDoS атак. Використання глибинного навчання з підкріпленням: пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121 – Інженерія програмного забезпечення / А. В. Великородній; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 95 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/32125
dc.language.isouk
dc.subjectрозпізнавання зашифрованого трафіку
dc.subjectзахист хмарних систем
dc.subjectDDoS атака
dc.titleДослідження методів розпізнавання зловмисного зашифрованого трафіку для захисту хмарних систем від DDoS атак. Використання глибинного навчання з підкріпленням
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 2 з 2
Зображення мініатюри
Назва:
2025_M_PI_Velykorodnii_AV.pdf
Розмір:
1.67 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Зображення мініатюри
Назва:
Dodatok_Velykorodnii.pdf
Розмір:
2.76 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
10.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Колекції

Кваліфікаційні роботи магістрів (Маг_ПІ)