Детальная информация

Название: Анализ безопасности сетевого трафика методами машинного обучения: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии» ; образовательная программа 09.03.02_02 «Информационные системы и технологии»
Авторы: Нурмамедова Хадича
Научный руководитель: Нестеров Сергей Александрович
Другие авторы: Журавская Анжелика
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: язык; века; сетевой трафик; интеллектуальный анализ данных; классификация; регрессия; java language; weka; network traffic; data mining; classification; regression
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 09.03.02
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-149
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\16553

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

Аннотация

Тема выпускной квалификационной работы: «Анализ безопасности сетевого трафика методами машинного обучения». Данная работа посвящена анализу безопасности сетевого трафика методами машинного обучения, который будет проводиться с помощью пакета программ WEKA. Для анализа будет использоваться набор данных, состоящий из пяти файлов с подробной информацией о сетевом трафике. Задачи, которые решались в ходе выполнения работы: 1. Изучение предметной области; 2. Изучение основных задач и этапов интеллектуального анализа данных; 3. Изучение набора данных, взятого для проведения анализа; 4. Изучение пакета программ WEKA; 5. Обучение моделей для классификации сетевого трафика; 6. Выбор модели, показывающей наилучшие результаты. Для проведения анализа безопасности сетевого трафика был выбран набор данных, взятый с сайта канадского Университета New Brunswick. Набор данных включает данные о запросах по протоколу DoH с использованием пяти различных браузеров и инструментов. Набор данных содержит пять файлов с информацией о сетевом трафике. Каждый набор данных содержит 35 атрибутов (SourceIP, DestinationIP, SourcePort, DestinationPort, TimeStamp, Duration и т.д.).

The subject of graduate qualification work: "Analysis of network traffic security by machine learning methods". The given work is devoted to the analysis of the security of network traffic using machine learning methods, which will be carried out using the WEKA software package. For analysis, there will be a dataset consisting of five files with detailed information about network traffic. The research set the following goals: 1. Study of the subject area. 2. Study of main tasks and stages of data mining. 3. Study of the dataset taken for analysis. 4. Study of the WEKA software package; 5. Training models for classifying network traffic; 6. Choice of the model showing the best results. The dataset taken from the website of the Canadian University of New Brunswick was selected to analyze the security of network traffic. The dataset includes DoH request data using five different browsers and tools. The dataset contains five files with information about network traffic. Each dataset contains 35 attributes (SourceIP, DestinationIP, SourcePort, DestinationPort, TimeStamp, Duration, etc.).

Права на использование объекта хранения

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

Статистика использования

stat Количество обращений: 16
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика