Метод виявлення аномалій у журналах API для забезпечення безпеки та надійності програмних систем

Авдєєв, О. С.

Публікація:
Метод виявлення аномалій у журналах API для забезпечення безпеки та надійності програмних систем

dc.contributor.author	Авдєєв, О. С.
dc.date.accessioned	2025-08-24T18:31:48Z
dc.date.available	2025-08-24T18:31:48Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	Метою кваліфікаційної роботи є розробка ефективного підходу до виявлення аномальної активності в журналах API-запитів з використанням методів неконтрольованого машинного навчання для підвищення рівня захищеності програмних систем. У ході виконання кваліфікаційної роботи було проаналізовано типові загрози, пов'язані з API, а також вивчено можливості застосування алгоритмів кластеризації та виявлення аномалій (K-means, GMM, Isolation Forest, OCSVM) у контексті HTTP-журналів. У якості експериментальної бази використано датасет CSIC HTTP 2010, який було попередньо оброблено з урахуванням специфіки логів API. Було проведено налаштування моделей, оптимізовано гіперпараметри та оцінено якість класифікації за допомогою метрик Precision, Recall, F1-score, AUC. Результати показали, що моделі GMM та Isolation Forest демонструють найкращу ефективність у виявленні аномалій. Отримані результати можуть бути використані для впровадження систем моніторингу безпеки API в реальному часі без потреби у розмічених даних.
dc.identifier.citation	Авдєєв О. С. Метод виявлення аномалій у журналах API для забезпечення безпеки та надійності програмних систем : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / О. С. Авдєєв ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 55 с.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/32441
dc.language.iso	uk
dc.subject	журнали доступу
dc.subject	виявлення аномалій
dc.subject	неконтрольоване навчання
dc.subject	HTTP-запити
dc.subject	GMM
dc.subject	isolation forest
dc.subject	K-means
dc.subject	OCSVM
dc.subject	аналіз поведінки
dc.subject	інформаційна безпека
dc.title	Метод виявлення аномалій у журналах API для забезпечення безпеки та надійності програмних систем
dc.title.alternative	Method for Detecting Anomalies in API Logs to Ensure the Security and Reliability of Software Systems
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication