Паралелізація алгоритму класифікації Random Forest для пришвидшення виявлення кібератак
Вантажиться...
Дата
2022
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота має обсяг 60 сторінок, містить 18 рисунків, 5 таблиць, 2
додатки та 13 джерел посилань.
З кожним днем кількість даних у мережі інтернет зростає в геометричній
прогресії. Зростає кількість людей та час, що ці люди проводять на сторінках, де
можна знайти все що завгодно. Інтернет також став основою для багатьох бізнесів,
які навіть не є можливими без під’єднання мережі Інтернет.
Проте виникає проблема, що завжди знайдуться особи, які прагнуть
заволодіти інформацією, що їм не належить, або обмежити доступність деякого
сервісу, та отримати від цього певну користь у вигляді грошей або інші блага. Одна
з найпоширеніших атак на сьогоднішній день є атака DDoS, що може змушувати
цілу систему вийти з ладу на деякий, іноді тривалий час.
Найбільш вразливими до DDoS атак є IoT(Internet of Things) сегмент, де при
виявлені атаки важлива кожна секунда.
Об’єктом дослідження є боротьба з DDoS атаками.
Метою дослідження є створення методики покращення виявлення DDoS
атак.
Опис
Ключові слова
алгоритми класифікації, DDoS, аналіз алгоритмів класифікаці, random forest, машинне навчання, classification algorithms, machine learning, analysis of classification algorithms
Бібліографічний опис
Козачок, В. О. Паралелізація алгоритму класифікації Random Forest для пришвидшення виявлення кібератак : дипломний проект … бакалавра : 25 Кібербезпека / Козачок Вячеслав Олександрович. – Київ, 2022. – 61 с.