Метод підвищення виявлення аномалій LPWAN на основі машинного навчання для попередження атак на кіберфізичні системи
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
У роботі розглядається метод підвищення ефективності виявлення аномалій у LPWAN-мережах на основі машинного навчання для захисту кіберфізичних систем «розумного» міста. Запропоновано гібридний підхід, який поєднує алгоритм Isolation Forest з детермінованими правилами доменних знань для виявлення атак типу False Data Injection (FDI) на рівні мережевого сервера.
Опис
Ключові слова
LPWAN, LoRaWAN, виявлення аномалій, машинне навчання, Isolation Forest, False Data Injection, кіберфізичні системи, розумне місто, IoT-безпека, семантичний аналіз, anomaly detection, machine learning, cyber-physical systems, smart city, iot security, semantic analysis
Бібліографічний опис
Загорулько, І. Ю. Метод підвищення виявлення аномалій LPWAN на основі машинного навчання для попередження атак на кіберфізичні системи : дипломна робота … бакалавра : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Загорулько Ілля Юрійович. – Київ, 2026. – 84 с.