Метод виявлення аномалій в Active Directory для захисту серверів та баз даних засобами машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorСлободян, Дітмар Андрійович
dc.contributor.authorРадюк, Павло Михайлович
dc.contributor.authorЦивадиць, Павло Олександрович
dc.date.accessioned2024-11-28T16:30:57Z
dc.date.available2024-11-28T16:30:57Z
dc.date.issued2024-11-21
dc.descriptionСлободян Д. А., Радюк П. М., Цивадиць П. О. Метод виявлення аномалій в Active Directory для захисту серверів та баз даних засобами машинного навчання. Актуальні проблеми комп’ютерних наук АПКН-2024 : матеріали XVI Всеукр. науково-практ. конф., м. Хмельницький, 15–16 листоп. 2024 р. Хмельницький, 2024. С. 463–466.
dc.description.abstractУ даній роботі запропоновано метод виявлення аномалій у середовищі Active Directory (AD) з використанням алгоритмів машинного навчання. Основна увага приділена вивченню класифікації та виявленню відхилень у поведінці користувачів, що можуть сигналізувати про загрозу безпеці. Запропоновані алгоритми, зокрема One-Class SVM та Local Outlier Factor (LOF), забезпечують виявлення аномальної поведінки в реальному часі, що дозволяє знизити кількість хибнопозитивних спрацьовувань.
dc.identifier.citationСлободян Д. А., Радюк П. М., Цивадиць П. О. Метод виявлення аномалій в Active Directory для захисту серверів та баз даних засобами машинного навчання. Актуальні проблеми комп’ютерних наук АПКН-2024 : матеріали XVI Всеукр. науково-практ. конф., м. Хмельницький, 15–16 листоп. 2024 р. Хмельницький, 2024. С. 463–466.
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/17152
dc.language.isouk
dc.publisherХмельницький національний університет
dc.subjectActive Directory (AD)
dc.subjectвиявлення аномалій
dc.subjectмашинне навчання
dc.titleМетод виявлення аномалій в Active Directory для захисту серверів та баз даних засобами машинного навчання
dc.typeТези доповідей
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Тези_Слободян.pdf
Розмір:
302.23 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Кафедра комп’ютерних наук