Логотип репозиторію
  • English
  • Українська
  • Увійти
    або
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
Логотип репозиторію
  • Фонди та зібрання
  • Пошук за критеріями
  • English
  • Українська
  • Увійти
    або
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
  1. Головна
  2. Переглянути за автором

Перегляд за Автор "Koretska, Lyudmyla"

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
  • Вантажиться...
    Ескіз
    Документ
    Особливості проєктування та дослідження системи виявлення вторгнень на основі соніфікації мережевого трафіку
    (Хмельницький національний університет, 2026) Семенюк, Богдан; Корецька, Людмила; Semenuik, Bohdan; Koretska, Lyudmyla
    влення мережевого трафіку. Актуальність дослідження зумовлена зростанням складності комп’ютерних атак та обмеженнями традиційних векторних підходів до представлення ознак, що ускладнюють виявлення складних аномалій і призводять до підвищеного рівня помилкових рішень. Запропоновано підхід до перетворення багатовимірного вектора мережевих ознак у дискретний PCM-сигнал із подальшим застосуванням короткочасного перетворення Фур’є для формування спектрограм, які аналізуються за допомогою двовимірної згорткової нейронної мережі. Такий підхід забезпечує структуроване 2D-подання трафіку та підвищує інформативність вхідних даних для задачі класифікації атак. З метою зменшення впливу дисбалансу класів розроблено сигнатурозбережний адаптивний метод балансування навчальної вибірки, що враховує помилки базової моделі під час формування розширеної множини даних. Додатково формалізовано τ-інтервал невизначеності прогнозу та реалізовано каскадний механізм прийняття рішень із використанням допоміжного класифікатора для перевизначення результатів у критичній зоні. Окрему увагу приділено забезпеченню принципу незалежності тестової вибірки з метою запобігання витоку даних та коректної оцінки узагальнювальної здатності моделі. Експериментальне дослідження підтвердило доцільність використання частотно-часового представлення трафіку та запропонованих механізмів підвищення точності, що дозволило зменшити рівень хибнонегативних рішень та підвищити стабільність класифікації в умовах дисбалансу класів

DSpace software copyright © 2002-2026 LYRASIS

  • Налаштування куків
  • Зворотний зв'язок