Публікація: Розробка системи виявлення аномалій у кібербезпеці на основі машинного навчання
Завантаження...
Дата
2025
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
У результаті роботи реалізовано функціональну гібридну систему виявлення аномалій, виконано її тестування на даних мережевого трафіку, визначено ефективність кожного з компонентів системи, встановлено доцільність поєднання глибоких нейронних мереж і бустингових алгоритмів. Запропоновано гібридну систему HybridIDS, що поєднує автоенкодер, генеративну змагальну мережу та бустингові алгоритми LightGBM/XGBoost. Система дозволяє ідентифікувати як відомі, так і нові типи атак у мережевому трафіку.
Опис
Ключові слова
автоенкодер, аномалії у кібербезпеці, виявлення аномалій
Бібліографічний опис
Щербак В. О. Розробка системи виявлення аномалій у кібербезпеці на основі машинного навчання : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на першому (бакалаврському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / В. О. Щербак ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 73 с.