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 PDF
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
Read
Internet Authorized users SPbPU
Read
Internet Anonymous

Access count: 11 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics