Метод виявлення аномалій мережевого трафіку

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБілецький, Констянтин Борисович
dc.date.accessioned2025-01-01T16:54:25Z
dc.date.available2025-01-01T16:54:25Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractКваліфікаційна робота присвячена розробці методу виявлення аномалій у мережевому трафіку з використанням методів машинного навчання для підвищення ефективності систем кібезахисту. Проведено аналіз теоретичних аспектів, що стосуються виявлення аномалій у мережевому трафіку. Розроблено метод виявлення аномалій, що використовує сучасні методи машинного навчання, де використано алгоритми LOF та HBOS, які забезпечують можливість аналізу трафіку на основі як навчання з позначеними даними, так і без них. Розроблений алгоритм використовує підхід, який дозволяє визначати як відомі аномалії, так і нові типи загроз. Проведено тестування розробленого алгоритму з метою оцінки його ефективності. Результати тестування показали, що метод забезпечує високий рівень точності, досягаючи понад 95% у визначенні аномалій, що значно перевищує показники традиційних методів.
dc.identifier.citationБілецький К. Б. Метод виявлення аномалій мережевого трафіку : кваліфікаційна робота магістра : 125 Кібербезпека та захист інформації / К. Б. Білецький ; Хмельниц. нац. ун-т. – Хмельницький, 2024. – 94 с.
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/17439
dc.language.isouk
dc.publisherХмельницький національний університет
dc.subject125 Кібербезпека та захист інформації
dc.subjectаномалії мережевого трафіку
dc.subjectвиявлення загроз
dc.subjectLOF
dc.subjectHBOS класифікація трафіку
dc.titleМетод виявлення аномалій мережевого трафіку
dc.typeМагістерські роботи
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Білецький.pdf
Розмір:
9.33 MB
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
ФІТ/(М)