Публікація:
Виявлення веб-атак по HTTP запитам з використання технік NLP

dc.contributor.authorКавецький, М. С.
dc.contributor.authorРуженцев, В. І.
dc.date.accessioned2025-04-07T13:37:54Z
dc.date.available2025-04-07T13:37:54Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractРобота зосереджена на вдосконаленні методів виявлення веб-атак через аналіз HTTP-трафіку з використанням технік обробки природної мови (NLP) та моделей на базі трансформерів, зокрема BERT. Актуальність дослідження в галузі виявлення веб-атак підкреслюється значними досягненнями моделі, натренованої на розширеному датасеті, який містив 195 тисяч записів. Розроблена модель на основі BERT демонструє високу ефективність у виявленні веб-атак завдяки глибокому контекстному розумінню та сучасному токенізатору WordPiece, який краще обробляє рідкісні слова. На відміну від методів Doc2Vec, LSTM-CNN або Isolation Forest, наша модель враховує глобальні взаємозв'язки між словами, що підвищує її точність. Деякі попередні дослідження мають свої недоліки, зокрема, деякі з них не використовують новітні архітектури, що обмежує їх здатність досягти високої точності моделі. Крім того, інші дослідження, хоч і використовують сучасні архітектури, працюють з малими датасетами, що обмежує їхню здатність ефективно виявляти різноманітні типи атак та забезпечувати високу якість їх виявлення. Створена модель тренована на розширеному датасеті, що дозволило досягти значно кращих результатів у порівнянні з провідними аналогами в галузі виявлення веб-атак. Висока збалансована точність моделі на рівні 0,9998 підтверджує її ефективність та надійність, роблячи її потенційно важливим інструментом для кібербезпекових застосувань.
dc.identifier.citationКавецький М. Виявлення веб-атак по HTTP запитам з використання технік NLP / М. Кавецький, В. Руженцев // Радіотехніка. – 2024. – Вип. 218. – С. 64–75. – DOI : https://doi.org/10.30837/rt.2024.3.218.05.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.30837/rt.2024.3.218.05
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/30246
dc.language.isouk
dc.publisherХНУРЕ
dc.subjectHTTP запит
dc.subjectNLP
dc.subjectBERT
dc.subjectархітектура transformer
dc.subjectвиявлення веб-атак
dc.titleВиявлення веб-атак по HTTP запитам з використання технік NLP
dc.typeArticle
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
RT_218_2024_5.PDF
Розмір:
684.93 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.55 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: