| Карточка | Таблица | RUSMARC | |
|
|
Набойченко, Виктория Григорьевна. Обнаружение аномалий сетевого трафика на основе рекуррентных нейронных сетей [Электронный ресурс]: дипломная работа: 10.05.04 / В.Г. Набойченко; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт компьютерных наук и технологий ; науч. рук. В.В. Платонов. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 665 Кб). — Санкт-Петербург, 2018. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/v18-163.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v18-163>.Дата создания записи: 16.02.2018 Тематика: обнаружение аномалий сетевого трафика; рекуррентные нейронные сети; алгоритм брутлага; кумулятивные суммы; cusum; облачные вычисления Коллекции: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция Ссылки: DOI Разрешенные действия: Прочитать Для чтения документа необходим Flash Player Группа: Анонимные пользователи Сеть: Локальная сеть ИБК СПбПУ |
Аннотация
В данной работе проведено исследование разновидностей рекуррентных нейронных сетей, описаны их недостатки и достоинства, а также области применения. Для поиска аномалий в сетевом трафике использовался подкласс рекуррентных нейронных сетей – сети большой краткосрочной памяти (Long Short-Term Memory). Для оценки эффективности полученной системы реализовано два аналогичных подхода к обнаружению аномалий. Осуществлена оценка возможностей сетей большой краткосрочной памяти по обнаружению аномалий в сетевом трафике.
Права на использование объекта хранения
| Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
|||
| Интернет | Все |
|
Статистика использования документа
|
|
Количество обращений: 220
За последние 30 дней: 5 Подробная статистика |