Класифікація трафіку в мережах IoT за допомогою методів машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2021-06-16
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Дипломна робота має обсяг 61 сторінок, містить 19 рисунків, 2 таблиці, а
також 10 посилань.
Метою даної роботи є дослідження використання методів машинного
навчання в задачах класифікації мережного трафіку, в конкретному випадку в
пристроях IoT. А також, побудова моделей класифікаторів для класифікації HTTP
трафіку та виявлення ботнет атак на мережі IoT пристроїв та порівняння
ефективності роботи методів.
В даній роботі було створено 2 системи для виявлення шкідливого трафіку:
виявлення аномального трафіку в HTTP запитах (такого, що містить ознаки певної
з атак) та класифікація IP трафіку з мережі IoT для виявлення ботнет атак. Для
кожної задачі був обраний найбільш ефективний алгоритм класифікації та
порівняні результати з іншими.
Об’єктом дослідження є мережевий трафік в пристроях IoT.
Предметом дослідження є методи використання методів машинного
навчання в задачах класифікації трафіку з метою виявлення атак або аномальної
поведінки. пошук закономірностей та сучасні виклики забезпечення високоякісної
системи виявлення вторгнень для IoT через стрімкий розвиток сфери.
Опис
Ключові слова
мережевий трафік, IoT, класифікація трафіку
Бібліографічний опис
Пудім, Є. М. Класифікація трафіку в мережах IoT за допомогою методів машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 125 Кібербезпека / Пудім Єлизавета Миколаївна. – Київ, 2021. – 61 с.