Підсистема пошуку аномалій в системі аналізу поведінки користувачів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКоломицев, Михайло Володимирович
dc.contributor.authorСербіненко, Олексій Григорович
dc.date.accessioned2025-10-30T11:44:43Z
dc.date.available2025-10-30T11:44:43Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДана робота обсягом 45 сторінок, включає 15 рисунків, 1 таблицю, 2 додатки та містить посилання на 5 джерел літератури. Об’єктом дослідження є діяльність користувачів в інформаційних системах. Предметом дослідження є алгоритми машинного навчання для виявлення аномальної поведінки серед великих наборів даних, зокрема, Isolation Forest. Метою роботи є розробка підсистеми виявлення аномалій у поведінці користувачів корпоративних систем на основі алгоритмів машинного навчання. В ході виконання роботи були розглянуті існуючі рішення в виявленні внутрішніх загроз та області виявлення аномалій. Було розглянуто різні алгоритми пошуку аномалій та порівняно їх та обрано найпідходящий для розробки підсистеми пошуку аномалій. Також було розроблено підсистему пошуку аномалій.
dc.description.abstractotherThis work is 45 pages long, including 15 figures, 1 table, 2 appendices and contains references to 5 literature sources. The object of research is the activity of users in information systems. The subject of research is machine learning algorithms for detecting anomalous behavior among large data sets, in particular Isolation Forest. The purpose of the work is to develop a subsystem for detecting anomalies in the behavior of users of corporate systems based on machine learning algorithms. In the course of the work, existing solutions in the detection of internal threats and the area of anomaly detection were considered. Various anomaly detection algorithms were considered and compared, and the most suitable one was chosen for the development of the anomaly detection subsystem. An anomaly detection subsystem was also developed.
dc.format.extent46 c.
dc.identifier.citationСербіненко, О. Г. Підсистема пошуку аномалій в системі аналізу поведінки користувачів : дипломна робота ... бакалавра : 125 Кібербезпека / Сербіненко Олексій Григорович. – Київ, 2024. – 46 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/77042
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.titleПідсистема пошуку аномалій в системі аналізу поведінки користувачів
dc.typeBachelor Thesis

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ІБ)
Бакалаврські роботи