Аналіз ризиків в задачах інформаційної безпеки на основі апарату штучних нейронних мереж
Вантажиться...
Дата
2021
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 111 с., 30 рис., 16 табл., 2 додатки, 30 джерел.
Об’єктом дослідження є датасет NSL-KDD, який надає інформацію про
мережевий трафік для виявлення та класифікації вторгнень в комп’ютерні
системи.
Метою роботи є розгляд теоретичних основ нейронних мереж, алгоритмів
машинного навчання для класифікації, особливостей методів аналізу ризиків у
задачах інформаційної безпеки з метою розробки програмного продукту для
класифікації атак серед потоку мережевого трафіку.
У роботі були використані модель багатошарового перцептрона, мережу
довгострокової короткочасної пам’яті, метод опорних векторів та k найближчих
сусідів.
Результатом даної роботи є був побудований програмний продукт на основі
апарату нейронних мереж та інших алгоритмів машинного навчання для
класифікації типів атак.
Подальше дослідження полягає у підвищенні точності класифікації моделей
та розширення функціоналу програми на шляху до створення комплексної
системи забезпечення інформаційної безпеки.
Опис
Ключові слова
нейронна мережа, машинне навчання, інформаційна безпека, аналіз ризиків, класифікація, machine learning, information security, risk analysis, classification, neural network
Бібліографічний опис
Московських, А. А. Аналіз ризиків в задачах інформаційної безпеки на основі апарату штучних нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Московських Андрій Анатолійович. – Київ, 2021. – 111 с.