Розробка системи виявлення аномалій у кібербезпеці на основі машинного навчання

Щербак, В. О.

Публікація:
Розробка системи виявлення аномалій у кібербезпеці на основі машинного навчання

dc.contributor.author	Щербак, В. О.
dc.date.accessioned	2025-10-07T07:02:12Z
dc.date.available	2025-10-07T07:02:12Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	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.
dc.identifier.citation	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.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/32933
dc.language.iso	uk
dc.subject	автоенкодер
dc.subject	аномалії у кібербезпеці
dc.subject	виявлення аномалій
dc.title	Розробка системи виявлення аномалій у кібербезпеці на основі машинного навчання
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication