Registration Number
0826U005271, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
popup.evolution
o
Чому дисертація має статус "Запланована"?
Title
Models and Methods for Detecting Computer Attacks in Corporate Networks Based on the Time-Frequency Representation of Network Traffic
Author
Bohdan V. Semeniuk,
popup.head Bogdan O. Savenko
popup.head Liudmyla O. Koretska
popup.opponent Oleksandra V. Herasina
popup.opponent Stepan V. Ivasiev
popup.review Tetiana M. Kysil
popup.review Yuriy P. Klyots
popup.rada
Khmelnytskyi National University
Description
У дисертації розв’язано науково-прикладну задачу підвищення точності та збалансованості виявлення комп’ютерних атак у корпоративних мережах на основі частотно-часового представлення мережного трафіку, адаптивного балансування навчальної вибірки та селективного перевизначення рішень у зоні невизначеності прогнозу. Актуальність дослідження зумовлена зростанням інтенсивності мережного обміну, ускладненням структури атак, появою нових і комбінованих сценаріїв вторгнень та суттєвим дисбалансом між нормальним трафіком і рідкісними типами атак.
У роботі проаналізовано сучасні системи й методи виявлення вторгнень, способи подання мережних даних і підходи до застосування машинного та глибинного навчання. Обґрунтовано доцільність соніфікації мережного трафіку як засобу перетворення табличного опису мережних з’єднань у частотно-часове подання, придатне для спектрального аналізу та автоматизованого розпізнавання атак за допомогою двовимірних згорткових нейронних мереж.
Об’єкт дослідження – процес виявлення комп’ютерних атак у корпоративних мережах. Предмет дослідження – моделі та методи виявлення комп’ютерних атак у корпоративних мережах на основі частотно-часового представлення мережного трафіку, соніфікації, адаптивного балансування навчальної вибірки та аналізу помилок класифікації. Метою дослідження є підвищення точності та збалансованості виявлення комп’ютерних атак шляхом розроблення моделей і методів частотно-часового представлення мережного трафіку, формування інформативних спектральних ознак, адаптивного балансування навчальної вибірки та селективного перевизначення рішень у зоні невизначеності прогнозу.
Наукова новизна полягає в тому, що вперше розроблено модель процесу виявлення комп’ютерних атак на основі соніфікації мережного трафіку, яка інтегрує звукове перетворення багатовимірного простору ознак, спектральний аналіз, адаптивне балансування навчальної вибірки та каскадний механізм прийняття рішень. Розроблено новий метод частотно-часового перетворення мережного трафіку з лінійним частотно-амплітудним відображенням і подальшим спектральним аналізом; новий метод сигнатурозбережного адаптивного балансування навчальної вибірки зі збереженням структурних характеристик міноритарного класу та врахуванням помилок базової моделі; новий метод підвищення точності виявлення атак у зоні невизначеності прогнозу з формалізацією τ-інтервалу та селективним перевизначенням рішень допоміжною моделлю.
Практичне значення результатів полягає у можливості формувати інформативне спектральне подання мережних з’єднань, застосовувати 2D-CNN для автоматизованого виявлення атак і зменшувати негативний вплив дисбалансу класів. Експериментальні дослідження підтвердили працездатність соніфікаційного підходу та ефективність каскадної схеми, що поєднує балансування SPAS, помилково-орієнтоване підсилення проблемних підкласів атак, визначення τ-зони і селективне перевизначення рішень. Теоретичні та практичні результати впроваджено в ТОВ «ITT», ПП «Авіві» та в освітньому процесі Хмельницького національного університету.
Registration Date
2026-09-18
popup.nrat_date
2026-09-18 / 2026-09-18
