Details
Title | Устранение несбалансированности данных для обнаружения атак на Интернет вещей: выпускная квалификационная работа специалиста: направление 10.05.04 «Информационно-аналитические системы безопасности» ; образовательная программа 10.05.04_01 «Автоматизация информационно-аналитической деятельности» |
---|---|
Creators | Олейник Екатерина Андреевна |
Scientific adviser | Платонов Владимир Владимирович |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности |
Imprint | Санкт-Петербург, 2024 |
Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Subjects | Информация — Защита ; генеративно-состязательная сеть ; интернет вещей ; классификация атак ; дисбаланс данных ; generative adversarial network ; internet of things ; attack classification ; data imbalance |
UDC | 004.056 |
Document type | Specialist graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Specialist |
Speciality code (FGOS) | 10.05.04 |
Speciality group (FGOS) | 100000 - Информационная безопасность |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-1514 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
Record key | ru\spstu\vkr\28262 |
Record create date | 4/24/2024 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Group | Anonymous |
---|---|
Network | Internet |
Целью работы является устранение несбалансированности исходных данных для обнаружения атак на Интернет вещей, используя генерацию синтетических данных. Задачи, решаемые в ходе исследования: 1. Провести анализ методов балансировки данных. 2. Провести анализ методов генерации синтетических данных. 3. Реализовать и протестировать программный прототип генерации синтетических данных. 4. Провести экспериментальный анализ методов балансировки данных. В ходе работы была исследована архитектура и принцип работы генеративно-состязательной сети. Были проанализированы методы балансировки данных. В результате работы был разработан прототип для генерации синтетических данных, была продемонстрирована эффективность прототипа. Полученные результаты могут быть использованы для анализа трафика Интернета вещей.
Tasks addressed during the research: 1. Analyze data balancing methods. 2. Analyze the methods of generating synthetic data. 3. Implement and test a software prototype for generating synthetic data. 4. To conduct an experimental analysis of data balancing methods. In the course of the work, the architecture and the principle of operation of the generative adversarial network were investigated. Data balancing methods were analyzed. As a result of the work, a prototype was developed for generating synthetic data, and the effectiveness of the prototype was demonstrated. The results obtained can be used to analyze Internet of Things traffic.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 11
Last 30 days: 0