Детальная информация

Название: Обнаружение вторжений в Интернете вещей на базе многоагентного обучения с подкреплением: выпускная квалификационная работа специалиста: направление 10.05.04 «Информационно-аналитические системы безопасности» ; образовательная программа 10.05.04_01 «Автоматизация информационно-аналитической деятельности»
Авторы: Андреев Алексей Владимирович
Научный руководитель: Калинин Максим Олегович
Другие авторы: Ярмак Анастасия Викторовна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт кибербезопасности и защиты информации
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: система обнаружения вторжений; интернет вещей; обучение с подкреплением; многоагентная архитектура; intrusion detection system; Internet of things; reinforcement learning; multi-agent architecture
Тип документа: Выпускная квалификационная работа специалиста
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Специалитет
Код специальности ФГОС: 10.05.04
Группа специальностей ФГОС: 100000 - Информационная безопасность
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-99
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\16534

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В данной работе проведен анализ особенностей обнаружения вторжений в IoT. Разработаны требования к СОВ в IoT. Проведены систематизация и анализ применимости актуальных подходов к многоагентному обучению с подкреплением для создания СОВ в IoT. Разработан подход к построению СОВ в IoT на базе обучения с подкреплением на основе разработанных требований. Разработана СОВ в IoT на базе многоагентного обучения с подкреплением. Проведено экспериментальное исследование.

This paper analyzes the features of intrusion detection in IoT. Developed requirements for IDS in IoT. The systematization and analysis of the applicability of relevant approaches to multi-agent reinforcement learning to create IDS in IoT. An approach to building an IDS in IoT based on reinforcement learning based on the developed requirements has been developed. Developed IDS in IoT based on multi-agent reinforcement learning. An experimental study has been carried out.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 37
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика