Детальная информация

Название Обнаружение аномалий сетевого трафика на основе рекуррентных нейронных сетей: дипломная работа: 10.05.04
Авторы Набойченко Виктория Григорьевна
Научный руководитель Платонов Владимир Владимирович
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт энергетики и транспортных систем
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2018
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика обнаружение аномалий сетевого трафика ; рекуррентные нейронные сети ; алгоритм брутлага ; кумулятивные суммы ; cusum ; облачные вычисления
Тип документа Выпускная квалификационная работа специалиста
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Специалитет
Код специальности ФГОС 10.05.04
Группа специальностей ФГОС 100000 - Информационная безопасность
DOI 10.18720/SPBPU/2/v18-163
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи RU\SPSTU\edoc\51779
Дата создания записи 16.02.2018

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

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.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 295 
За последние 30 дней: 1

Подробная статистика