|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ФНКЦ РР |
||
Анализ обучающих наборов данных для обнаружения DDoS-атак алгоритмами машинного обучениядипломная работа (Магистр)
- Научный руководитель: Лапонина Ольга Робертовна
- Автор: Клименко Татьяна Максимовна
- Тип: Магистр
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Год защиты: 2023
- Аннотация: Магистерская диссертация Клименко Татьяны Максимовны посвящена обнаружению DDoS-атак методами машинного обучения, с целью анализа наиболее часто встречающихся типов DDoS-атак, наборов данных и алгоритмов машинного обучения для обнаружения DDoS-атак и с целью улучшения качества распознавания DDoS-атак с помощью методов инженерии признаков с использованием трех наборов данных: ICSX 2012, UNSW-NB15, CIC-DDOS 2019. Автором проанализировано большое количество научных публикаций по рассматриваемой тематике. Автор использовал несколько моделей машинного обучения для обнаружения DDoS-атак. Автором проведены эксперименты используя разные методы инженерии признаков. Автором получены результаты, показывающие, что методы инженерии признаков хорошо применимы для задачи классификации трафика и обнаружения DDoS атак и позволяют улучшить значения многих метрик. Также было экспериментально показано, что генерация признаков может как улучшить, так и ухудшить качество предсказаний в зависимости от того, насколько новые признаки полезны для модели. Было показано, что некоторые методы отбора признаков оказались крайне эффективны для улучшения метрик обнаружения DDoS атак.
- Добавил в систему: Лапонина Ольга Робертовна