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

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМухін, Вадим Євгенович
dc.contributor.authorПетькун, Олександр Юрійович
dc.date.accessioned2023-09-25T07:57:53Z
dc.date.available2023-09-25T07:57:53Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна робота містить 107 сторінок, 14 рисунків, 8 таблиць, 2 додатки, 18 джерел. Об’єкт дослідження: адаптивні системи захисту комп’ютерних мереж. Мета роботи: проаналізувати існуючі моделі нейронних мереж та реалізувати деякі з них для адаптивного захисту комп’ютерних систем. Використані моделі: були використані моделі Персептрон та Автокодувальник. Отримані результати: була реалізована програма написана за допомогою мови програмування Python, котра приймає на вхід дані з датасету KDD Cup 1999 і дозволяє користувачу обрати модель нейронної мережі для навчання, а також задати вхідні гіперпараметри для обраної моделі. На виході, програма візуалізує графіки оцінок якості навченої моделі на тестовій вибірці, а також надає інформацію про оцінки якості моделі в текстовому форматі. В рамках подальшого дослідження можна комбінувати наявний датасет з іншими даними, пов’язанами із захищеністю комп’ютерної мережі, попередньо звівши дані до єдиного формату. Крім того, можна вдосконалювати наявні моделі шляхом додавання таких шарів як Dropout та BatchNormalization і прагнути отримання більш якісних та стабільних оцінок якості моделі на тестовій вибірці.uk
dc.description.abstractotherThe thesis contains 107 pages, 14 figures, 8 tables, 2 appendices, 18 references. Object of research: adaptive computer network protection systems. The purpose of the work: to analyze the existing models of neural networks and implement some of them for the adaptive protection of computer systems. Used models: Perceptron and Autoencoder models were used. Results obtained: a program written using the Python programming language was implemented, which accepts data from the KDD Cup 1999 dataset as input and allows the user to select a neural network model for training, as well as set input hyperparameters for the selected model. At the output, the program visualizes graphs of quality assessments of the trained model on the test sample, and also provides information about model quality assessments in text format. As part of further research, it is possible to combine the existing data set with other data related to the security of the computer network, having previously reduced the data to a single format. In addition, it is possible to improve the existing models by adding layers such as Dropout and BatchNormalization and strive to obtain more qualitative and stable estimates of the quality of the model on the test sample.uk
dc.format.extent107 с.uk
dc.identifier.citationПетькун, О. Ю. Адаптивні засоби захисту комп'ютерних систем на основі апарата нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Петькун Олександр Юрійович. – Київ, 2023. – 107 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60510
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкомп’ютерні системиuk
dc.subjectадаптивні системи захистуuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectneuron networksuk
dc.subjectcomputer systemsuk
dc.subjectadaptive protection systemsuk
dc.titleАдаптивні засоби захисту комп'ютерних систем на основі апарата нейронних мережuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Petkun_bakalavr.pdf
Розмір:
2.78 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи