Details

Title: Биогенный метод обнаружения вторжений в сетях Интернета вещей: выпускная квалификационная работа специалиста: направление 10.05.04 Информационно-аналитические системы безопасности ; образовательная программа 10.05.04_01 Автоматизация информационно-аналитической деятельности
Creators: Антипина Анастасия Олеговна
Scientific adviser: Калинин Максим Олегович
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: it; кибербезопасность; средства обнаружения вторжений; выравнивание последовательностей; интернет вещей; information technology; cybersecurity; intrusion detection system; sequence alignment; internet of things
Document type: Specialist graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Specialist
Speciality code (FGOS): 10.05.04
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/vr20-145
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Record key: ru\spstu\vkr\5589

Allowed Actions:

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

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В работе изложена сущность средств обнаружения вторжений. Проведен сравнительный анализ существующих алгоритмов выравнивания биологических последовательностей. Проведено исследование, показывающее применимость данных алгоритмов к трафику Интернета вещей. Реализована система обнаружения вторжений на базе алгоритма множественных локальных выравниваний Mauve. Произведено сравнение разработанного средства с другими СОВ.

The study considers the approach of intrusion detection systems. The research provides a comparative analysis of the existing biological sequence alignment algorithms. A study has been carried out showing the applicability of these algorithms to the traffic of Internet things. An intrusion detection system based on the Mauve multiple local alignment algorithm is proposed. The results of comparison of the developed product with other IDS is present.

Document access rights

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

Usage statistics

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