Методи розвідувального аналізу для формування статистичних метрик щодо прогнозу кібератак

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКачинський, Анатолій Броніславович
dc.contributor.authorВітрович, Анна Костянтинівна
dc.date.accessioned2023-06-13T11:55:52Z
dc.date.available2023-06-13T11:55:52Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractМетою роботи є формування методичного підходу, який ґрунтований на аналізі відкритих джерел з використанням статистичних метрик, для прогнозу кібератак. У цьому дослідженні було проведено початкову підготовку набору вхідних даних для подальшого їх дослідження, в результаті якої відібрано 40 000 пакетів мережевого трафіку, захоплених в ході атаки класу DDoS SYN Flood. Оцінено міри центральної тенденції, а також кількісноі міри варіабельності оцінки. В залежності від цілей, було використано два різних види та форми графіків. Саме за допомогою такого підходу було виявлено як загальну поведінку даних, так і більш детальні подробиці. Також показано, як змінюються розподіл статистик критерію Граббса при відхиленні спостережуваного закону від нормального. Реалізовано ітеративний алгоритм на основі Критерію Граббса та фільтрації даних за допомогою медіани вікна, для виявлення аномальних пакетів мережевого трафіку, захоплених в ході атаки класу DDoS SYN Flood. Запропонований алгоритм можна використовувати не лише для одновимірної матриці спостережень, а й для багатовимірної матриці, яка не обов’язково має підкорюватися нормальному розподілу.uk
dc.description.abstractotherThe purpose of the work is to formulate a methodological approach based on the analysis of open sources using statistical metrics to predict cyber attacks. In this research, the initial preparation of a set of input data for further investigation was carried out, which resulted in the selection of 40,000 packets of network traffic captured in the course of DDoS SYN Flood attack. A central tendency measure was assessed, as well as a quantitative measure of the variability of the assessment. Depending on the objectives, two different kinds of graphs were used. It was by using this approach that both general data behaviour and more detailed sub- studies were revealed. It is also shown how the distribution of Grubbs' criterion statistics changes when the stipulated law deviates from the normal one. We implemented an iterative algorithm based on Grubbs criterion and window median filtration to identify abnormal packets of queue traffic captured in the course of DDoS SYN Flood attack.uk
dc.format.extent67 с.uk
dc.identifier.citationВітрович, А. К. Методи розвідувального аналізу для формування статистичних метрик щодо прогнозу кібератак : дипломний проект … бакалавра : 125 Кібербезпека / Вітрович Анна Костянтинівна. – Київ, 2021. – 67 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/57095
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectящики Тюкіuk
dc.subjectстатистичні метрикиuk
dc.subjectКритерій Граббсаuk
dc.subjectфільтр Хампеляuk
dc.subjectTukey boxesuk
dc.subjectstatistical metricsuk
dc.subjectGrubbs criterionuk
dc.subjectHampel Filteruk
dc.titleМетоди розвідувального аналізу для формування статистичних метрик щодо прогнозу кібератакuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ІБ)
Бакалаврські роботи