Детальная информация

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 Прочитать
Интернет Все Прочитать

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 220
За последние 30 дней: 5
Подробная статистика