Публікація:
Метод виявлення шкідливого трафіка в комп'ютерній мережі

dc.contributor.authorНаумова, О. В.
dc.date.accessioned2025-08-24T18:27:30Z
dc.date.available2025-08-24T18:27:30Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractМетою кваліфікаційної роботи є розробка та практична реалізація методу виявлення шкідливого трафіка в комп'ютерній мережі з використанням алгоритму градієнтного бустингу, що забезпечує підвищену точність класифікації мережевих пакетів на основі аналізу їх ознак у реальному або наближеному до реального середовищі. У ході виконання кваліфікаційної роботи проведено аналіз існуючих підходів до виявлення аномалій у мережевому трафіку, зокрема сигнатурних, статистичних та інтелектуальних методів. В якості об'єкта дослідження обрано відкритий набір даних UNSW-NB15, що містить багатий набір характеристик мережевих з'єднань і охоплює різні типи атак. Для вирішення проблеми дисбалансу застосовано метод ADASYN, який забезпечив рівномірніше представлення класів у навчальній вибірці. Проведено порівняльне дослідження ефективності чотирьох моделей машинного навчання: Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest та XGBoost. За результатами тестування встановлено, що ансамблеві методи демонструють найвищу точність класифікації, досягаючи 100% точності на збалансованому датасеті. Застосовано візуалізаційні техніки, а також аналіз важливості ознак і SHAP-інтерпретацію результатів.
dc.identifier.citationНаумова О. В. Метод виявлення шкідливого трафіка в комп'ютерній мережі : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / О. В. Наумова ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 68 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/32439
dc.language.isouk
dc.subjectмережевий трафік
dc.subjectкібербезпека
dc.subjectUNSW-NB15
dc.subjectADASYN
dc.subjectRandom Forest
dc.subjectXGBoost
dc.subjectвиявлення атак
dc.titleМетод виявлення шкідливого трафіка в комп'ютерній мережі
dc.title.alternativeMethod for Detecting Malicious Traffic in a Computer Network
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 2 з 2
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2025_M_EOM_SPm-23-4_Naumova_O_V.pdf
Розмір:
816.58 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2025_M_EOM_SPm-23-4_Naumova_O_V_Dodatky.pdf
Розмір:
1001.94 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
10.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: