Система ідентифікації шкідливого HTTP трафіку з використанням машинного навчання
Ескіз недоступний
Дата
2020-06
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 87 с., 11 рис., 7 табл., 3 дод., 15 джерел.
Об’єктом дослідження є повідомлення протоколу HTTP. Предметом дослідження є зловмисність повідомлень протоколу HTTP.
Мета дослідження:
1) Дослідити існуючі засоби протидії проникненням у комп’ютерні мережі та веб-застосунки, дослідити інструменти машинного навчання, що для цього використовують.
2) Підготувати вхідний файл до роботи з інструментами машинного навчання, перетворити його на датасет для навчання і тестування моделей.
3) Розробити ПЗ, що навчається виявляти шкідливий вміст в повідомленнях протоколу HTTP у вхідному файлі.
Теоретичною та методологічною основою дослідженя є праці закордонних вчених в галузях машинного навчання, аналізу даних, кібербезпеки, математичного моделювання.
В ході виконання дипломної роботи створено програмний продукт, що з певною точністю визначає, чи є повідомлення протоколу HTTP шкідливим, а також протестовано продукт на реальних даних.
Програмний продукт реалізовано з використанням мови програмування Python та бібліотек sklearn, pandas, numpy. Надано рекомендації до подальших досліджень.
Опис
Ключові слова
аналіз даних, веб-застосунок, кібербезпека, нейронні мережі, машинне навчання, data analysis, web application, cyber security, http, neural networks, machine learning
Бібліографічний опис
Воловик, Ю. М. Система ідентифікації шкідливого HTTP трафіку з використанням машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Воловик Юрій Миколайович. - Київ, 2020. - 103 с.