Details
| Title | Обнаружение аномалий сетевого трафика на основе рекуррентных нейронных сетей: дипломная работа: 10.05.04 |
|---|---|
| Creators | Набойченко Виктория Григорьевна |
| Scientific adviser | Платонов Владимир Владимирович |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт энергетики и транспортных систем |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2018 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | обнаружение аномалий сетевого трафика ; рекуррентные нейронные сети ; алгоритм брутлага ; кумулятивные суммы ; cusum ; облачные вычисления |
| Document type | Specialist graduation qualification work |
| File type | |
| Language | Russian |
| Level of education | Specialist |
| Speciality code (FGOS) | 10.05.04 |
| Speciality group (FGOS) | 100000 - Информационная безопасность |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/v18-163 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\51779 |
| Record create date | 2/16/2018 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
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.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 295
Last 30 days: 1
