Data Mining та машинні техніки навчання для виявлення вторгнення в кібербезпеку робототехнічних та автономних систем

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБурлаков, Володимир Михайлович
dc.contributor.authorПетрухно, Ігор Русланович
dc.date.accessioned2019-02-19T15:59:29Z
dc.date.available2019-02-19T15:59:29Z
dc.date.issued2018-12
dc.description.abstractenThe paper deals with the problem of cybersecurity associated with methods of analysis of large data sets for robotic systems. The object of this work is a research system based on the methodology of parallel computing using Hadoop tools. The subject is the methods and processes of Data Mining and machine learning techniques to detect the invasion of the cybersecurity of robotic and autonomous systems. In the given work, the main features of the existing system (SIEM) are considered. which allows processing large volumes of data, its advantages and disadvantages, Analysis of the tactics for constructing the Security Analitics System, which affect the accuracy, reliability, performance, scalability of project IDS systems. A research system implemented on the basis of parallel computing methodology using the Hadoop tools, which provides effective operation under attack conditions. This system can be used in the activities of a particular institution, and can also be used by other institutions to improve parallel computing using Hadoop tools, this concept can also be used as a methodological guide for the development of a system for detecting cybersecurity robotic and autonomous systems . Allows you to increase the speed of data processing and reduce the time of data analysis using the MapReduce paradigm. The size of the explanatory note is 111 sheets, contains 31 illustrations, 26 tables, 5 appendices.uk
dc.description.abstractukУ 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.uk
dc.format.page126 с.uk
dc.identifier.citationПетрухно, І. Р. Data Mining та машинні техніки навчання для виявлення вторгнення в кібербезпеку робототехнічних та автономних систем : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Петрухно Ігор Русланович. – Київ, 2018. – 126 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/26428
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectIDSuk
dc.subjectData Mininguk
dc.subjectHadoopuk
dc.subjectSIEMuk
dc.subjectMapReduceuk
dc.subjectCyberSecurtyuk
dc.subjectRobot defenceuk
dc.subject.udc004.049uk
dc.titleData Mining та машинні техніки навчання для виявлення вторгнення в кібербезпеку робототехнічних та автономних системuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Petrukhno_magistr.pdf
Розмір:
4.22 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (КТК)
Магістерські роботи