За технічних причин Електронний архів Харківського національного університету радіоелектроніки «ElAr КhNURE» працює тільки на перегляд. Про відновлення роботи у повному обсязі буде своєчасно повідомлено.
 

Публікація:
Методи виявлення мережних аномалій з використанням штучних нейронних мереж

dc.contributor.authorБлохін, О. О.
dc.date.accessioned2023-01-18T18:58:47Z
dc.date.available2023-01-18T18:58:47Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractМетою 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.citationБлохін 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.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/21464
dc.language.isouk
dc.subjectштучна нейронна мережа, імунна система, карта Кохонена, алгоритм, система виявлення атак
dc.titleМетоди виявлення мережних аномалій з використанням штучних нейронних мереж
dc.title.alternativeMethods for Detecting Network Anomalies Using Artificial Neural Networks
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 2 з 2
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2022_M_EOM_KSMm-21-1_Blokhin_O_O.pdf
Розмір:
889.23 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2022_M_EOM_KSMm-21-1_Blokhin_O_O_dodatok.pdf
Розмір:
933.06 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.64 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: