Публікація: Методи виявлення аномального трафіку в IoT
Завантаження...
Дата
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тому
Видавець
Анотація
Об’єктом дослідження є процес виявлення аномального трафіку в IoT. Предметом дослідження є методи виявлення аномального трафіку в IoT. Метою кваліфікаційної роботи є підвищення точності виявлення аномального трафіку в IoT за рахунок підбору гіперпараметів для моделей машинного навчання. У ході виконання кваліфікаційної роботи було проведено дослідження методів виявлення аномального трафіку в IoT. Використано наступні методи, такі як: метод випадкового лісу, метод опорних векторві та метод дерева прийняття рішень. Розглянуто їх математичні моделі. Визначено переваги та недоліки використання для виявлення аномального трафіку в IoT. У результаті проведеного дослідження здійснено підбір гіперпараметрів для реалізованих моделей для покращення виявлення аномального трафіку в IoT.
Опис
Ключові слова
IoT, машинне навчання, аномальний трафік, комп’ютерна мережа, метод опорних векторів, дерево рішень, випадковий ліс
Цитування
Марченко Р. М. Методи виявлення аномального трафіку в IoT : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / Р. М. Марченко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2024. – 73 с.