Система виявлення мережевих втручань з використанням машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2020-06
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломний проєкт складається з 62 сторінок, 44 рисунків, 4 таблиць.
В дипломному проєкту досліджено придатність методів машинного навчання до задачі класифікації мережевих втручань.
У роботі виконано порівняльний аналіз існуючих рішень для виявлення аномалій в мережі. За результатом проведеного аналізу було сформовано функціональні вимоги системи, що розробляється. В дипломному проєкті реалізовано шість оптимальних моделей класифікації з використанням різних алгоритмів машинного навчання,а саме: Рандомний ліс, Дерево рішень, Метод k найближчих сусідів, Метод опорних векторів, Логістична регресія, Градієнтне прискорення. Проведений аналіз створених моделей за допомогою метрик якості: fit_time, score_time, accuracy, f1_weighted, recall, auc_roc.
Дипломний проєкт виконано мовою програмування Python з використанням інструменту для ітерактивної розробки даних у сфері Data Science, а саме Jupyter Notebook, надано можливості використання алгоритмів машинного навчання, для класифікації мережевих втручань, обраний найкращий алгоритм для даної задачі.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, класифікація, математична модель, логістична регресія, дерево рішень, градієнтне прискорення, рандомний ліс, метод k найближчих сусідів(k-NN), метод опорних вікторів, метрика, machine learning, classification, mathematical model, logistic regression, decision tree, gradient boosting, random forest, k nearest neighbor, support vector machine, metrics
Бібліографічний опис
Савосько, О. М. Система виявлення мережевих втручань з використанням машинного навчання : дипломний проєкт ... бакалавра : 123 Комп'ютерна інженерія / Савосько Олександра Миколаївна. – Київ, 2020. – 75 с.