Адаптивні засоби захисту комп’ютерних систем на основі апарата нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМухін, Вадим Євгенович
dc.contributor.authorКоновал, Володимир Олексійович
dc.date.accessioned2024-05-07T10:39:16Z
dc.date.available2024-05-07T10:39:16Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна робота: 98 с., 17 рис., 1 додаток, 41 джерело, 29 табл. Актуальність роботи: В останні роки проблема виявлення та реагування на зміни в даних в режимі реального часу стає все більш актуальною. Дана проблема полягає в тому, що з часом дані можуть зміни свій розподіл і ті класифікатори даних, які раніше показували високу точність роботи, можуть почати видавати неправильні оцінки цих даних або мітки класів. Дана проблема носить назву дрейф концепції. Методів виявлення дрейфу а також правильного реагування на нього за останні роки було розроблено немало, але всі ці методи мають ряд недоліків. Серед чих недоліків можна виділити необхідність доступу до справжніх міток класів, що в умовах реального світу є доволі витратною по ресурсам задачею, а також високий рівень помилкових спрацьовувань. Мета: метою даної роботи є розробка адаптивного методу захисту комп’ютерних систем з використанням штучних нейронних мереж. Зміст роботи: Необхідно розробити адаптивний метод захисту, який використовує штучні нейронні мережі. Розроблений метод експериментально порівняти з існуючими методами захисту комп’ютерних мереж, які використовують штучні імунні системи. Опис об’єкта дослідження: В даній роботі в якості об’єкта дослідження, штучні нейронні системи а також методи визначення дрейфу концепції і класифікації потоку даних. Наукова новизна: Новий метод класифікації потоку даних, який не вимагає доступу до міток класу для виявлення дрейфів концепцій.
dc.description.abstractotherThesis: 98 pages, 17 figures, 1 appendices, 41 sources, 29 tables Relevance of the work: In recent years, the problem of detecting and responding to changes in data in real-time has become increasingly relevant. This issue arises because over time, data may change their distribution, and classifiers that previously showed high accuracy may start providing incorrect assessments or class labels. This problem is referred to as concept drift. Numerous methods for detecting drift and responding to it have been developed in recent years, but all these methods have certain drawbacks. Among these drawbacks are the need for access to true class labels, which is a resource-intensive task in real-world conditions, as well as a high level of false positives. Objective: The aim of this work is to develop an adaptive method for protecting computer systems using artificial neural networks. Content of the work: It is necessary to develop an adaptive protection method that utilizes artificial neural networks. The developed method is experimentally compared with existing methods for protecting computer networks that use artificial immune systems. Description of the research object: In this work, artificial neural systems and methods for detecting concept drift and classifying data streams are considered as the research object. Scientific novelty: A new method for classifying data streams that does not require access to class labels for detecting concept drifts.
dc.format.extent98 с.
dc.identifier.citationКоновал, В. О. Адаптивні засоби захисту комп’ютерних систем на основі апарата нейронних мереж : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Коновал Володимир Олексійович. – Київ, 2023. – 98 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/66675
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectДрейф концепції
dc.subjectШтучні нейронні мережі
dc.subjectПотоки даних
dc.subjectАдаптація до дрейфу концепції
dc.subjectАдаптація нейронних мереж
dc.subjectConcept drift
dc.subjectArtificial neural networks
dc.subjectData streams
dc.subjectConcept drift adaptation
dc.subjectNeural network adaptation
dc.subject.udc004.42
dc.titleАдаптивні засоби захисту комп’ютерних систем на основі апарата нейронних мереж
dc.title.alternativeAdaptive Means of Computer System Protection Based on Neural Network
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Konoval_magistr.docx
Розмір:
2.17 MB
Формат:
Microsoft Word XML
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

Магістерські роботи (СП)
Магістерські роботи