Методи виявлення аномального трафіку в IoT

Марченко, Р. М.

Публікація:
Методи виявлення аномального трафіку в IoT

dc.contributor.author	Марченко, Р. М.
dc.date.accessioned	2024-07-26T15:41:25Z
dc.date.available	2024-07-26T15:41:25Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	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.
dc.identifier.citation	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.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/27578
dc.language.iso	uk
dc.subject	IoT
dc.subject	машинне навчання
dc.subject	аномальний трафік
dc.subject	комп’ютерна мережа
dc.subject	метод опорних векторів
dc.subject	дерево рішень
dc.subject	випадковий ліс
dc.title	Методи виявлення аномального трафіку в IoT
dc.title.alternative	Methods for Detecting Anomalous Traffic in IoT
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication