Виявлення аномалій в комп’ютерних мережах за допомогою кластеризації

Димов, М.В.

Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/93987

Використовуйте наступні посилання для розповсюдження матеріалу в соціальних мережах: Рекомендувати цей матеріал

Назва	Виявлення аномалій в комп’ютерних мережах за допомогою кластеризації
Інші назви	Anomalies detection in computer networks using clustering
Автори	Димов, М.В.
ORCID
Ключові слова	кластерний аналіз cluster analysis метод k середніх k-means method методи засновані на щільності точок point density based methods кібербезпека cyber security
Вид документа	Магістерська робота
Спеціальність	113 - Прикладна математика
Дати випуску	2023
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу)	https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/93987
Видавець	Сумський державний університет
Ліцензія	Copyright не зазначено
Бібліографічний опис	Димов М. В. Виявлення аномалій в комп’ютерних мережах за допомогою кластеризації : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 113 – прикладна математика / наук. кер. О. В. Лисенко. Суми : Сумський державний університет, 2023. 96 с.
Короткий огляд (реферат)	Проведено кластерний аналіз активності комп’ютерних мереж з метою виявлення аномалій та кібератак з використанням за даними NSL-KDD (Canadian Institute for Cybersecurity), а також виконано порівняльний аналіз якості роботи різних методів кластеризації. Використані методи: k-means, MeanShift, Spectral Clustering, Agglomerative Clustering, DBSCAN, BIRCH, OPTICS та Gaussian Mixture. Знайдено, що найбільш ефективними для виявлення аномалій є наступні методи: DBSCAN , Meanshift та k-means.
Розташовується у зібраннях:	Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (ЕлІТ)