Методи виявлення аномальної мережевої активності в корпоративних мережах на основі машинного навчання без вчителя
Вантажиться...
Дата
2026
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Об'єм мережевого трафіку, постійна загроза атаки та постійний розвиток арсеналу нападників знижує ефективність традиційних методів виявлення аномального трафіку в мережі, таких як сигнатурний метод. Запропоновано підхід на базі машинного навчання без вчителя використовуючи алгоритм Isolation Forest і протестовано на датасеті UNSW-NB15. У результаті аналізу з 82332 подій виявлено 4117 аномалій, включаючи потенційно невідомі типи атак. Отримана система орієнтована на моніторинг корпоративних мереж і раннє виявлення кіберінцидентів.
Опис
Ключові слова
Бібліографічний опис
Невмержицька, Д. Д. Методи виявлення аномальної мережевої активності в корпоративних мережах на основі машинного навчання без вчителя / Д. Д. Невмержицька, Ю. В. Наконечна // Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матеріали XXIV Всеукраїнської науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених, [Київ], 13–16 травня 2026 р. / КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2026. – С. 253-255.