Магістерські роботи (КТК)

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/21934

Переглянути

Перегляд Магістерські роботи (КТК) за Ключові слова "004.049"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Data Mining та машинні техніки навчання для виявлення вторгнення в кібербезпеку робототехнічних та автономних систем
    (2018-12) Петрухно, Ігор Русланович; Бурлаков, Володимир Михайлович
    У роботі розглянуто проблему в області кібербезпеки повязану з методами аналізу великих масивів даних для робототехнічних систем. Об’єктом даної роботи є дослідницька система на базі методології паралельних обчислень використовуючи інструменти Hadoop. Предметом виступають методи та процеси Data Mining і машинних технік навчання для виявлення вторгнення в кібербезпеку робототехнічних і автономних систем. В поданої роботі, розглянуто основні особливості існуючої системи (SIEM). які дозволяє оброблювати великі масиви даних, її переваги та недоліки, Здійснений аналіз тактик по побудові Security Analitics System, які впливають на точність, надійність, продуктивність, масштабованість проектуємих IDS систем. Реалізована дослідницька система на базі методології паралельних обчислень використовуючи інструменти Hadoop, що забезпечує ефективне функціонування в умовах атак. Дана система може бути використана в діяльності конкретної установи, а також може бути використаний і іншими установами для вдосконалення паралельних обчислень використовуючи інструменти Hadoop, також дана концепція викладу даного дослідження може бути використана в якості методичного посібника при розробці системи виявлення вторгнення в кібербезпеку робототехнічних і автономних систем. Дозволяє збільшити швидкість обробки даних та зменшити час аналізу данних використовуючи парадигму MapReduce. Розмір пояснювальної записки – 111 аркушів, містить 31 ілюстрацій, 26 таблиць, 5 додатків.
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Підвищення безпеки системи навчання робототехніці
    (КПІ Ім. Ігоря Сiкорського, 2019-12) Нікітін, Валерій Андрійович; Крилов, Є. В.
    Об’єктом дослідження є вразливості та методи забезпечення безпеки веб-орієнтованих систем навчання робототехніці. Метою даної роботи є підвищення безпеки системи навчання робототехніці. У ході роботи розглянуто основні вразливості веб-орієнтованих систем, мережеві атаки, фактори, які впливають на безпеку програмного забезпечення. Проведено аналіз існуючих способів для забезпечення інформаційної безпеки веб-орієнтованих систем. Результатом роботи є підсистема, що підвищує захист веб-орієнтованої системи на основі фреймворку Laravel, з використанням запропонованого способу пошуку найоптимальнішого вектору оптимізуючих перетворень.