Метод виявлення вторгнень на основі алгоритмів нейронної мережі - Тимофєєв, Д. І. (My University, 2021)
У кваліфікаційній роботі представлено перспективний метод виявлення вторгнень, здатний підвищити точність виявлення атак. Цей метод виявлення вторгнень заснований на нейронній мережі Кохонена, а саме на комбінації алгоритмів самоорганізаційних карт (SOM) та навчання векторного квантування (LVQ). Алгоритм SOM використовується для групування вхідних даних у кластери «атаки» та «звичайні», тоді як LVQ тонко налаштовує результуюче розділення, перенавчаючи отриманий SOM, щоб підвищити точність виявлення атаки. Детально розглядаються системи виявлення вторгнень, їх історія, типи, архітектура, сильні та слабкі сторони. Також описано основні вбудовані алгоритми. Досліджено основні показники ефективності оцінки методу, щоб порівняти його з конкуруючими алгоритмами. Результати оцінки підтверджують правильність представленої моделі. Для реальних наборів даних він перевищує обидва конкуруючі алгоритми за обраним критерієм.
Method of Intrusion Detection Based on Neural Network Algorithms
Keywords: веб-додаток; методи тестування; засоби тестування; тестування продуктивності; автоматизація тестування; Jmeter; XAMPP; веб-сервер; HTTP