Details

Title: Разработка системы прогнозирования нарушений кибербезопасности в среде "умного здания" на основе методов машинного обучения: выпускная квалификационная работа специалиста: 10.05.01 - Компьютерная безопасность ; 10.05.01_02 - Математические методы защиты информации
Creators: Бибик Михаил Александрович
Scientific adviser: Калинин Максим Олегович
Other creators: Резединова Евгения Юрьевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: IT; кибербезопасность; умное здание; прогнозирование сбоев; машинное обучение; cybersecurity; smart building; fault prediction; machine learning
Document type: Specialist graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Specialist
Speciality code (FGOS): 10.05.01
Speciality group (FGOS): 100000 - Информационная безопасность
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-32
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\386

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

Annotation

В данной работе изложена сущность подхода к обнаружению нарушений безопасности. Проведен анализ существующих систем обнаружения сбоев. Разработана конкретная программная реализация системы прогнозирования нарушений безопасности на основе модифицированного метода ‘k’ ближайших соседей с использованием пространственно-временных корреляций.

This paper outlines the essence of the approach to the detection of security breaches. An analysis of existing systems for detecting failures. A specific software implementation of a security breach prediction system has been developed based on the modified ‘k’ method of nearest neighbors using spatial-temporal correlation.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 209
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics