Виявлення мережевих аномалій за допомогою систем штучного інтелекту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДідковська, Марина Віталіївна
dc.contributor.authorХархонов, Антон Володимирович
dc.date.accessioned2021-04-19T16:50:16Z
dc.date.available2021-04-19T16:50:16Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractenMasters’ thesis: 123p., 4 s., 35 tabl., 16 fig., 1 appendix., 48 references. The object of this research is network anomalies. The subject of the research is the use of network anomalies for intrusion detection. The purpose of the work is to develop a system for detecting network anomalies based on the studied algorithms and methods of machine learning. Methods of the study – statistical methods, classification, clustering, knowledge base, combination learning. The relevance of the study – Intrusion detection and immediate notification of network administrators about a potential threat to the infrastructure. The system prevents intruders from accessing the network through both known and unknown attacks. Novelty – In contrast to manual administration, an automated system saves resources and does not make mistakes due to human factor. The results of the study – A model was built to automatically detect network anomalies to prevent intrusion into the network or infrastructure.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 123с., 4 ч., 35 табл., 16 рис., 1 дод., 48 джерел. Об’єктом дослідження є мережеві аномалії. Предметом дослідження є використання мережевих аномалій для виявлення вторгнень. Мета роботи – розробити систему виявлення мережевих аномалій на основі досліджених алгоритмів та методів машинного навчання. Методи дослідження – статистичні методи, класифікаційні метод, методи на базі кластеризації, методи на базі знань, комбіновані методи. Актуальність – виявлення вторгнень та миттєве сповіщення адміністраторів мережі про потенційну загрозу інфраструктурі. Система перешкоджає зловмисникам отримати несакціонований доступ до мережі за допомогою як відомих так і невідомих атак. Новизна – на відміну від ручного адміністрування, автоматизована система дозволяє зекономити ресурси та не допускає помилки через людський фактор. Результати дослідження – побудована модель для автоматичного виявлення мережевих аномалій для запобігання вторгнень у мережу або інфраструктуру.uk
dc.format.page123 с.uk
dc.identifier.citationХархонов, А. В. Виявлення мережевих аномалій за допомогою систем штучного інтелекту : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Хархонов Антон Володимирович. – Київ, 2020. – 123 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/40674
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectкібербезпекаuk
dc.subjectвиявлення мережевих аномалійuk
dc.subjectartificial intelligenceuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectnetwork securityuk
dc.subjectnetwork anomaly detectionuk
dc.subjectpythonuk
dc.subjectcicids2017uk
dc.subject.udc004.056.53uk
dc.titleВиявлення мережевих аномалій за допомогою систем штучного інтелектуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи