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

Бибик, Михаил Александрович

Details

	Table	Card	RUSMARC

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
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)

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
	Internet		Authorized users SPbPU
	Internet		Authorized users (not from SPbPU)
	Internet		Anonymous

Usage statistics

Access count: 81
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics