Система розпізнавання аномалій трафіку на основі штучного інтелекту
| dc.contributor.advisor | Волокита, Артем Миколайович | |
| dc.contributor.author | Келеберда, Антон Миколайович | |
| dc.date.accessioned | 2022-01-28T13:05:36Z | |
| dc.date.available | 2022-01-28T13:05:36Z | |
| dc.date.issued | 2021-12 | |
| dc.description.abstract | Зі зростанням популярності мережі Інтернет виникає потреба у забезпеченні користувачеві безпеки користування мережею. Цього можна досягти за допомогою точного виявлення аномалій трафіку в комп’ютерних мережах. У ході виконання магістерської дисертації було розроблено модифікованого алгоритму розпізнавання аномалій трафіку на основі штучного інтелекту | uk |
| dc.description.abstracten | With the growing popularity of the Internet, there is a need to ensure the user's security of network use. This can be achieved by accurately detecting traffic anomalies on computer networks. During the execution of the master's dissertation was a modified algorithm for recognizing traffic anomalies based on artificial intelligence has been developed | uk |
| dc.format.page | 77 с. | uk |
| dc.identifier.citation | Келеберда, А. М. Система розпізнавання аномалій трафіку на основі штучного інтелекту : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Келеберда Антон Миколайович. – Київ, 2021. – 77 с. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/46078 | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | uk |
| dc.publisher.place | Київ | uk |
| dc.subject | аномалії трафіку | uk |
| dc.subject | аномалії в мережах | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | нейронні мережі | uk |
| dc.subject | BIGAN | uk |
| dc.subject.udc | 004.4 | uk |
| dc.title | Система розпізнавання аномалій трафіку на основі штучного інтелекту | uk |
| dc.type | Master Thesis | uk |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Keleberda_magistr.pdf
- Розмір:
- 1.85 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.1 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: