Методи виявлення мережних аномалій з використанням штучних нейронних мереж
dc.contributor.author | Блохін, О. О. | |
dc.date.accessioned | 2023-01-18T18:58:47Z | |
dc.date.available | 2023-01-18T18:58:47Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.description.abstract | Метою кваліфікаційної роботи є аналіз методів виявлення мережних аномалій з використанням штучних нейронних мереж та імунних мереж. У ході виконання кваліфікаційної роботи проведено порівняльний аналіз сигнатурних та евристичних методів виявлення мережевих атак, розроблена модель штучної імунної мережі. Також проведено аналіз алгоритмів генетико-конкурентного навчання мережі Кохонена для виявлення аномальних мережевих з'єднань, розроблено програмні інструменти для тестування мережевих систем виявлення атак проведена та оцінка їх можливостей. | |
dc.identifier.citation | Блохін О. О. Методи виявлення мережних аномалій з використанням штучних нейронних мереж : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / О. О. Блохін ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 62 с. | |
dc.identifier.uri | https://openarchive.nure.ua/handle/document/21464 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.subject | штучна нейронна мережа, імунна система, карта Кохонена, алгоритм, система виявлення атак | |
dc.title | Методи виявлення мережних аномалій з використанням штучних нейронних мереж | |
dc.title.alternative | Methods for Detecting Network Anomalies Using Artificial Neural Networks | |
dc.type | Other |
Файли
Оригінальний пакет
1 - 2 з 2
Завантаження...
- Назва:
- 2022_M_EOM_KSMm-21-1_Blokhin_O_O.pdf
- Розмір:
- 889.23 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
Завантаження...
- Назва:
- 2022_M_EOM_KSMm-21-1_Blokhin_O_O_dodatok.pdf
- Розмір:
- 933.06 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
Ліцензійний пакет
1 - 1 з 1
Завантаження...
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.64 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: