Виявлення веб-атак за допомогою моделi Seq2Seq

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЛанде, Дмитро Володимирович
dc.contributor.authorДегтярьов, Микола В’ячеславович
dc.date.accessioned2025-10-02T09:49:34Z
dc.date.available2025-10-02T09:49:34Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 61 с., 11 рис., 1 табл., 1 додаток, 25 джерел. Об'єкт розробки: модель виявлення аномалій "послідовність до послідовності" (seq2seq) для ідентифікації аномальних патернів у послідовних даних. Мета роботи: розробка ефективної та універсальної системи виявлення аномалій на основі архітектури seq2seq з використанням методів глибокого навчання та неконтрольованого навчання. Методи розробки: архітектура кодера-декодера з комірками LSTM та регуляризацією відсіву, класифікація на основі порогових значень, розрахованих за середнім значенням та стандартним відхиленням втрат при реконструкції, механізм візуалізації для виділення потенційно аномальних символів.
dc.description.abstractotherDiploma thesis: 61 p., 11 figures, 1 table, 1 appendix, 25 sources. The object of development: a sequence-to-sequence (seq2seq) anomaly detection model for identifying anomalous patterns in sequential data. Purpose: to develop an efficient and versatile anomaly detection system based on the seq2seq architecture using deep learning and unsupervised learning methods. Development methods: encoder-decoder architecture with LSTM cells and dropout regularization, classification based on thresholds calculated from the mean and standard deviation of reconstruction losses, visualization mechanism to highlight potentially anomalous characters.
dc.format.extent75 с.
dc.identifier.citationДегтярьов, М. В. Виявлення веб-атак за допомогою моделi Seq2Seq : дипломна робота ... бакалавра : 125 Кібербезпека / Дегтярьов Микола В’ячеславович. – Київ, 2024. – 75 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76515
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.subjectSEQ2SEQ
dc.subjectLSTM
dc.subjectвиявлення аномалій
dc.subjectпослідовність до послідовності
dc.subjectрегуляризація відсіву
dc.subjectнеконтрольоване навчання
dc.subjectкласифікація на основі порогових значень
dc.subjectвізуалізація
dc.subjectкодер-декодер
dc.subjectглибоке навчання
dc.titleВиявлення веб-атак за допомогою моделi Seq2Seq
dc.typeBachelor Thesis

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ІБ)
Бакалаврські роботи