Details

Зайцева, Елизавета Алексеевна. Обнаружение сетевых атак при помощи муравьиного алгоритма [Электронный ресурс] = Network attack detection using ant algorithm: выпускная квалификационная работа специалиста: 10.05.03 - Информационная безопасность автоматизированных систем ; 10.05.03_08 - Анализ безопасности информационных систем / Е. А. Зайцева; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт прикладной математики и механики ; науч. рук. В. В. Платонов ; консультант по нормоконтролю Е. Ю. Резединова. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 1,9 Мб). — Санкт-Петербург, 2018. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2018/vr/vr18-202.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/3/2018/vr/vr18-202>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2018/vr/rev/vr18-202-o.pdf>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2018/vr/rev/vr18-202-r.pdf>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2018/vr/rev/vr18-202-a.pdf>.

Record create date: 11/9/2018

Subject: обнаружение сетевых атак; роевой интеллект; алгоритм муравьиной колонии; отбор атрибутов; классификация; network attack detection; swarm intelligence; ant colony alogorithm; feature selection; classification

Collections: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Links: DOI; Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований

Allowed Actions: Read Download (1.9 Mb) You need Flash Player to read document

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В данной работе изложена сущность подхода к обнаружению сетевых атак с использованием алгоритма классификации основанного на алгоритме муравьиной колонии. Проведен сравнительный анализ существующих алгоритмов и выбран наиболее подходящий алгоритм для поставленной задачи. Проведено тестирование и получены значения точности обнаружения на выбранных наборах данных. Выполнен анализ полученных результатов. Приведены возможные причины получения низкой точности обнаружения.

In the given work the essence of the approach to network attack detection using classification algorithm based on ant colony algorithm is stated. A compar-ative analysis of existing algorithms is performed and the most suitable algorithm is chosen. A testing is undertaken and detection accuracy values are obtained us-ing chosen datasets. An analysis of achieved results is performed. Possible causes of low detection accuracy are introduced.

Document access rights

Network User group Action
FL SPbPU Local Network All Read Print Download
-> Internet All Read Print Download

Document usage statistics

stat Document access count: 117
Last 30 days: 9
Detailed usage statistics