Спосіб та технологія кластеризації часових рядів з методами машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПисарчук, Олексій Олександрович
dc.contributor.authorКолесніков, Олександр Миколайович
dc.date.accessioned2026-03-30T11:51:59Z
dc.date.available2026-03-30T11:51:59Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractУ 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.
dc.description.abstractotherThe master's thesis considers the problem of detecting DDoS attacks, specifically zero-day threats, by analyzing network traffic as time series. An unsupervised machine learning method, EtalonRefiner, is proposed, which is based on iterative data cleaning to automatically form an abnormal behavior profile. As a practical aspect, a software complex with microservice architecture has been implemented. The program allows processing data streams in real-time and evaluating the presence of anomalies using an ensemble of statistical metrics. The software product was created in Python using Docker containerization and RabbitMQ message broker.
dc.format.extent121 с.
dc.identifier.citationКолесніков, 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.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/79844
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectddos
dc.subjectкластеризація
dc.subjectчасові ряди
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectнеконтрольоване навчання
dc.subjectids
dc.subjectzero-day
dc.subjectвиявлення аномалій
dc.subjectкібербезпека
dc.subject.udc004.8:004.62
dc.titleСпосіб та технологія кластеризації часових рядів з методами машинного навчання
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kolesnikov_magistr.pdf
Розмір:
4.07 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

Магістерські роботи (ОТ)
Магістерські роботи