Публікація: Метод виявлення вторгнень в комп'ютерну мережу на основі технологій машинного навчання
dc.contributor.author | Кононова, Г. О. | |
dc.date.accessioned | 2022-02-01T10:04:03Z | |
dc.date.available | 2022-02-01T10:04:03Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.description.abstract | Об’єкт дослідження – заналіз та абезпечення безпеки даних за допомогою методів виявлення вторгнень та методів запобігання вторгненням. Предмет дослідження – вторгнення в комп’ютерну мережу. Мета роботи – аналіз та дослідження методів виявлення вторгнень в комп’ютерну мережу на основі технологій машинного навчання. Методи дослідження – аналіз методів виявлення аномалій у мережах з використанням машинного навчання. У ході виконання роботи представлено види мережевих загроз та атак, проаналізовано системи виявлення вторгнень, а також види систем запобігання вторгненням. Таким чином було описано та проаналізовано набори даних, а саме: багатовимірні дані, виявлення викидів часових рядів, виявлення аномалій а режимі реального часу, та контрольні показники мета аналізу виявлення аномалій. Запропоновано та реалізовано виявлення вторгнень в комп’ютерну мережу на основі технологій машиного навчання. Аналіз аномалій засобами машинного навчання має великий простір подальших досліджень, особливо в області виявлення аномалій та вторгнень. | uk_UA |
dc.identifier.citation | Кононова Г. О. Метод виявлення вторгнень в комп'ютерну мережу на основі технологій машинного навчання : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 125 – Кібербезпека / Г. О. Кононова ; М-во освіти та науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 85 с. | uk_UA |
dc.identifier.uri | https://openarchive.nure.ua/handle/document/19427 | |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.subject | безпека мережі | uk_UA |
dc.subject | машинне навчання | uk_UA |
dc.subject | вторгнення | uk_UA |
dc.subject | загрози | uk_UA |
dc.subject | багатовимірні дані | uk_UA |
dc.title | Метод виявлення вторгнень в комп'ютерну мережу на основі технологій машинного навчання | uk_UA |
dc.type | Other | uk_UA |
dspace.entity.type | Publication |
Файли
Оригінальний пакет
1 - 2 з 2
Завантаження...
- Назва:
- 2021_M_BIT_Kononova_GO.pdf
- Розмір:
- 2.34 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Завантаження...
- Назва:
- Dodatok_Kononova.pdf
- Розмір:
- 450.94 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.42 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: