Публікація:
Метод виявлення вторгнень в комп'ютерну мережу на основі технологій машинного навчання

dc.contributor.authorКононова, Г. О.
dc.date.accessioned2022-02-01T10:04:03Z
dc.date.available2022-02-01T10:04:03Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractОб’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.citationКононова 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.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/19427
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectбезпека мережіuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectвторгненняuk_UA
dc.subjectзагрозиuk_UA
dc.subjectбагатовимірні даніuk_UA
dc.titleМетод виявлення вторгнень в комп'ютерну мережу на основі технологій машинного навчанняuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 2 з 2
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2021_M_BIT_Kononova_GO.pdf
Розмір:
2.34 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
Dodatok_Kononova.pdf
Розмір:
450.94 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.42 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: