Методи машинного навчання для виявлення аномалій мережевого трафіку інформаційно-комунікаційної системи підприємства

Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/167878

Назва:	Методи машинного навчання для виявлення аномалій мережевого трафіку інформаційно-комунікаційної системи підприємства
Автори:	Дзядек, Максим Іванович
Ключові слова:	ЗАГРОЗИ ДЛЯ ІНФОРМАЦІЇ, КІБЕРБЕЗПЕКА, АНОМАЛІЇ МЕРЕЖЕВОГО ТРАФІКУ, СИСТЕМИ ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ, АЛГОРИТМИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ, ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ МОДЕЛІ
Дата публікації:	2024
Короткий огляд (реферат):	У роботі розроблено підхід для оцінки найефективнішого алгоритму машинного навчання для задач виявлення аномалій мережевого трафіку для інформаційно-комунікаційної системи підприємства.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу):	http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/167878
Розташовується у зібраннях:	2023-2024 навчальний рік

Файли цього матеріалу:

Файл	Опис	Розмір	Формат
Дзядек.pdf		2,8 MB	Adobe PDF	Переглянути/Відкрити

Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

DSpace JSPUI