Спосіб та технологія кластеризації часових рядів з методами машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2025
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
У магістерській дисертації розглядається проблема виявлення DDoS-атак, зокрема невідомого типу (zero-day), шляхом аналізу мережевого трафіку як часових рядів. Запропоновано метод неконтрольованого машинного навчання EtalonRefiner, який базується на ітеративному очищенні даних для автоматичного формування профілю аномальної поведінки. Як практична сторона реалізований програмний комплекс із мікросервісною архітектурою. Програма дозволяє обробляти потоки даних у режимі реального часу та оцінювати наявність аномалій за допомогою ансамблю статистичних метрик. Програмний продукт був створений на мові Python з використанням контейнеризації Docker та брокера повідомлень RabbitMQ.
Опис
Ключові слова
ddos, кластеризація, часові ряди, машинне навчання, неконтрольоване навчання, ids, zero-day, виявлення аномалій, кібербезпека
Бібліографічний опис
Колесніков, О. М. Спосіб та технологія кластеризації часових рядів з методами машинного навчання : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Колесніков Олександр Миколайович. – Київ, 2025. – 121 с.