Details

Title Оптимизация выбора анализируемых параметров в системах обнаружения сетевых атак: выпускная квалификационная работа специалиста: направление 10.05.01 Компьютерная безопасность ; образовательная программа 10.05.01_02 Математические методы защиты информации
Creators Попова Елена Александровна
Scientific adviser Платонов Владимир Владимирович
Other creators Зайцева Елизавета Алексеевна
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Imprint Санкт-Петербург, 2020
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects система обнаружения атак ; обнаружение сетевых атак ; сокращение количества параметров трафика ; градиентный бустинг ; генетический алгоритм ; intrusion detection system ; networks attacks detection ; feature selection of network traffic ; gradient boosting ; genetic algorithm
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/3/2020/vr/vr20-108
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Record key ru\spstu\vkr\5587
Record create date 2/7/2020

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

В данной дипломной работе представлено исследование существующих проблем обнаружения сетевых атак, приведен сравнительный анализ методов сокращения параметров сетевого трафика. Произведено исследование методов весовых коэффициентов для целевой функции генетического алгоритма. Разработан прототип системы обнаружения сетевых атак с модулем сокращения количества параметров сетевого трафика. Предложена методика сокращения атрибутов сетевого трафика. Оценена точность и время обнаружения сетевых атак разработанным прототипом.

This work presents a research of existing problems of detecting network attacks, provides a comparative analysis of feature selection methods of network traffic. The research of weight coefficients methods for the fitness function of the genetic algorithm is made. A prototype of an attack detection system with a module for network traffic feature selection is developed. The method of reducing of network traffic attributes is proposed. The accuracy and time of detecting network attacks by proposed prototype was assessed.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read
Internet Authorized users SPbPU
Read
Internet Anonymous

Access count: 160 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics