Details
Title | Обнаружение сетевых атак при помощи муравьиного алгоритма: выпускная квалификационная работа специалиста: 10.05.03 - Информационная безопасность автоматизированных систем ; 10.05.03_08 - Анализ безопасности информационных систем |
---|---|
Creators | Зайцева Елизавета Алексеевна |
Scientific adviser | Платонов Владимир Владимирович |
Other creators | Резединова Евгения Юрьевна |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики |
Imprint | Санкт-Петербург, 2018 |
Collection | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Subjects | обнаружение сетевых атак; роевой интеллект; алгоритм муравьиной колонии; отбор атрибутов; классификация; network attack detection; swarm intelligence; ant colony alogorithm; feature selection; classification |
Document type | Specialist graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Specialist |
Speciality code (FGOS) | 10.05.03 |
Speciality group (FGOS) | 100000 - Информационная безопасность |
Links | Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2018/vr/vr18-202 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Record key | ru\spstu\vkr\113 |
Record create date | 11/9/2018 |
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 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.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 197
Last 30 days: 2