Метод виявлення шкідливого трафіка в комп'ютерній мережі - Наумова, О. В. (My University, 2025)
Метою кваліфікаційної роботи є розробка та практична реалізація методу виявлення шкідливого трафіка в комп'ютерній мережі з використанням алгоритму градієнтного бустингу, що забезпечує підвищену точність класифікації мережевих пакетів на основі аналізу їх ознак у реальному або наближеному до реального середовищі. У ході виконання кваліфікаційної роботи проведено аналіз існуючих підходів до виявлення аномалій у мережевому трафіку, зокрема сигнатурних, статистичних та інтелектуальних методів. В якості об'єкта дослідження обрано відкритий набір даних UNSW-NB15, що містить багатий набір характеристик мережевих з'єднань і охоплює різні типи атак. Для вирішення проблеми дисбалансу застосовано метод ADASYN, який забезпечив рівномірніше представлення класів у навчальній вибірці. Проведено порівняльне дослідження ефективності чотирьох моделей машинного навчання: Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest та XGBoost. За результатами тестування встановлено, що ансамблеві методи демонструють найвищу точність класифікації, досягаючи 100% точності на збалансованому датасеті. Застосовано візуалізаційні техніки, а також аналіз важливості ознак і SHAP-інтерпретацію результатів.
Method for Detecting Malicious Traffic in a Computer Network
Keywords: мережевий трафік; кібербезпека; UNSW-NB15; ADASYN; Random Forest; XGBoost; виявлення атак