Трипілка, А. В.2025-07-182025-07-182025Трипілка А. В. Дослідження методів розпізнавання зловмисного зашифрованого трафіку для захисту хмарних систем від DDoS атак. Використання RNN у поєднанні з AutoEncoder: пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121 – Інженерія програмного забезпечення / А. В. Трипілка; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 89 с.https://openarchive.nure.ua/handle/document/32124Об’єктом дослідження є процес аналізу зашифрованого мережевого трафіку у хмарних середовищах для виявлення DDoS-атак. Метою цієї роботи є дослідження методів виявлення зашифрованого зловмисного трафіку з акцентом на DDoS-атаки у хмарному середовищі та розробка прототипу системи виявлення на основі рекурентних нейронних мереж (RNN) у поєднанні з AutoEncoder. Методами розробки є аналіз проблемної області, проєктування архітектури системи, побудова моделей виявлення аномалій, експериментальне дослідження ефективності RNN та AutoEncoder у задачах кібербезпеки, а також використання сучасних інструментів для обробки мережевого трафіку. У роботі також порівнюються запропоновані методи з класичними евристичними підходами для оцінки переваг глибокого навчання. Особливу увагу приділено адаптивності системи до роботи в реальному часі з потоковими даними.ukзахист хмарних системDDoS атакавикористання RNNрозпізнавання зашифрованого трафікуOther