Публікація: Дослідження методів глибинного машинного навчання для вирішення задачі побудови системи виявлення вторгнень
Завантаження...
Дата
2020
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Об’єктом дослідження є методи глибинного машинного навчання в контексті побудови мережевої системи виявлення вторгнень.
Метою роботи є дослідження методів глибинного машинного навчання для розробки програмної системи мережевого виявлення вторгнень, яку можна використати для аналізу трафіку та сповіщення користувачів про загрози.
Методи розробки програмної системи базуються на використанні операційної системи Linux, мов програмування Python та JavaScript, системи управління базами даних PostgreSQL, сервісу RabbitMQ.
У результаті роботи проведено дослідження методів глибинного машинного навчання, спроектована схема бази даних та архітектура додатку та розроблена система мережевого виявлення вторгнень
Опис
Ключові слова
інформаційна безпека, машинне навчання, нейронна мережа, трафік, linux, postgresql, python, uml
Бібліографічний опис
Попович І. Д. Дослідження методів глибинного машинного навчання для вирішення задачі побудови системи виявлення вторгнень : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121 – Інженерія програмного забезпечення / І. Д. Попович ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2020. – 93 с.