Програмна система виявлення мережевих аномалій з використанням машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
В магістерській дисертації розглядається система виявлення мережевих аномалій та кібератак, робота якої базується на ансамблевих алгоритмах машинного навчання. Як практична сторона реалізовано програмний продукт з каскадною архітектурою класифікації, що поєднує бінарну фільтрацію трафіку з мультикласовою ідентифікацією типів атак. Програма дозволяє виявляти загрози в мережевому трафіку з низьким рівнем помилкових спрацювань та адаптивним налаштуванням порогу чутливості. Програмний продукт був створений на мові Python з використанням бібліотек XGBoost, LightGBM та Scikit-learn.
Опис
Ключові слова
мережа, кібербезпека, машинне навчання, виявлення аномалій, UNSW-NB15, каскадна класифікація, градієнтний бустинг, інженерія ознак
Бібліографічний опис
Балас, І. І. Програмна система виявлення мережевих аномалій з використанням машинного навчання : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Балас Ілля Ігорович. – Київ, 2025. – 136 с.