Педан, Станіслав ІгоровичЗагорулько, Ілля Юрійович2026-08-132026-08-132026Загорулько, 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.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/82439У 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.84 с.ukLPWANLoRaWANвиявлення аномаліймашинне навчанняIsolation ForestFalse Data Injectionкіберфізичні системирозумне містоIoT-безпекасемантичний аналізanomaly detectionmachine learningcyber-physical systemssmart cityiot securitysemantic analysisBachelor Thesis