Програмна система виявлення мережевих аномалій з використанням машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНовотарський, Михайло Анатолійович
dc.contributor.authorБалас, Ілля Ігорович
dc.date.accessioned2026-03-30T11:45:36Z
dc.date.available2026-03-30T11:45:36Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractВ 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.
dc.description.abstractotherThe master's thesis examines a network anomaly and cyberattack detection system based on ensemble machine learning algorithms. As a practical component, a software product with cascade classification architecture was developed, combining binary traffic filtering with multiclass attack type identification. The program enables threat detection in network traffic with low false positive rates and adaptive sensitivity threshold tuning. The software product was developed in Python using XGBoost, LightGBM, and Scikit-learn libraries.
dc.format.extent136 c.
dc.identifier.citationБалас, І. І. Програмна система виявлення мережевих аномалій з використанням машинного навчання : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Балас Ілля Ігорович. – Київ, 2025. – 136 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/79842
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectмережа
dc.subjectкібербезпека
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectвиявлення аномалій
dc.subjectUNSW-NB15
dc.subjectкаскадна класифікація
dc.subjectградієнтний бустинг
dc.subjectінженерія ознак
dc.subject.udc004.056.55
dc.titleПрограмна система виявлення мережевих аномалій з використанням машинного навчання
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Balas_magistr.pdf
Розмір:
6.33 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