Методи та засоби оцінки ризиків порушення захищеності в розподілених комп’ютерних системах

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМухін, Вадим Євгенійович
dc.contributor.authorМатюх, Антон Ігорович
dc.date.accessioned2021-03-26T13:27:42Z
dc.date.available2021-03-26T13:27:42Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractenThe master thesis: 72 p., 4 s., 20 tabl., 15 fig., 1 appendix, 18 references. Object of research - Historical data on computer attacks and information on whether the program is a threat, the log of HTTP requests. The subject of research is methods for predicting the risk of computer systems and identifying risks as anomalies. The purpose of the study is to analyze the object of study, build and test a forecasting model and a model for detecting anomalies. Research methods - forecasting method: XGBoost, anomaly detection method: K-Means. Relevance - Identifying the risks of security breaches of computer systems is a very important topic, the relevance of which develops with the development of technology. It is very important for both large enterprises and local use to be able to predict the risks of security breaches of computer systems. The results of the study were the XGBoost model for predicting security risks and the K-Means model for detecting anomalies in logs.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 72 с., 4 ч., 20 табл., 15 рис., 1 дод., 18 джерел. Об’єкт дослідження – Історичні дані про комп’ютерні напади та інформація про те чи є програма загрозою, лог HTTP запитів. Предмет дослідження – методи прогнозування загрози ризику комп’ютерних систем та виявлення ризиків як аномалій. Мета дослідження – проаналізувати об’єкт дослідження, побудувати і протестувати модель прогнозування та модель для виявлення аномалій. Методи дослідження – метод прогнозування: XGBoost, метод виявлення аномалій: K-Means. Актуальність – виявлення ризиків порушення захищеності комп’ютерних систем є дуже важливою темою, актуальність якої розвивається разом із розвитком технологій. Як для великих підприємств так і для локального використання дуже важливо вміти прогнозувати ризики порушення захищеності комп’ютерних систем. Результати дослідження – були побудовані модель XGBoost для прогнозування ризиків захищенності та модель K-Means для виявлення аномалій у логах.uk
dc.format.page73 с.uk
dc.identifier.citationМатюх, А. І. Методи та засоби оцінки ризиків порушення захищеності в розподілених комп’ютерних системах : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Матюх Антон Ігорович. – Київ, 2020. – 73 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/40265
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectзахищеність комп’ютерних системuk
dc.subjectдерева рішеньuk
dc.subjectкластеризаціяuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectшкідливе програмне забезпеченняuk
dc.subjectcomputer systems securityuk
dc.subjectsolution treesuk
dc.subjectclusterizationuk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectxgboostuk
dc.subjectharmful softwareuk
dc.subject.udc004.942uk
dc.titleМетоди та засоби оцінки ризиків порушення захищеності в розподілених комп’ютерних системахuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи