Дослідження методів глибинного машинного навчання для вирішення задачі побудови системи виявлення вторгнень

Попович, І. Д.

Публікація:
Дослідження методів глибинного машинного навчання для вирішення задачі побудови системи виявлення вторгнень

dc.contributor.author	Попович, І. Д.
dc.date.accessioned	2021-05-12T09:49:05Z
dc.date.available	2021-05-12T09:49:05Z
dc.date.issued	2020
dc.description.abstract	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	uk_UA
dc.identifier.citation	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.	uk_UA
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/15970
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.subject	інформаційна безпека	uk_UA
dc.subject	машинне навчання	uk_UA
dc.subject	нейронна мережа	uk_UA
dc.subject	трафік	uk_UA
dc.subject	linux	uk_UA
dc.subject	postgresql	uk_UA
dc.subject	python	uk_UA
dc.subject	uml	uk_UA
dc.title	Дослідження методів глибинного машинного навчання для вирішення задачі побудови системи виявлення вторгнень	uk_UA
dc.type	Other	uk_UA
dspace.entity.type	Publication