Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2123U001515, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Назва роботи МЕТОД ПІДВИЩЕННЯ ОПЕРАТИВНОСТІ КЛАСИФІКАЦІЇ ДАНИХ ЗА РАХУНОК ЗМЕНШЕННЯ КОРЕЛЯЦІЇ ОЗНАК Автор Gavrylenko SvitlanaPoltoratskyi VadymGavrylenko SvitlanaPoltoratskyi Vadym Дата публікації 12-12-2023 Постачальник інформації Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Першоджерело https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3157 Видання Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Опис Об'єктом дослідження є процес ідентифікації стану комп'ютерної мережі. Предметом дослідження є методи ідентифікації стану комп’ютерних мереж. Метою статті є підвищення оперативності виявлення вторгнень у комп’ютерні мережі за рахунок зменшення кореляції ознак. Методи, що використовуються: методи штучного інтелекту, машинного навчання, методи зменшення кореляції ознак. Отримано такі результати: Досліджено ефективність використання підходів, які зменшують кореляцію даних: метод головних компонентів (PCA), незалежних компонентів (ICA), L1 та L2 регуляризацію, обґрунтовано метод для подальшого дослідження. За результатами досліджень запропоновано спеціальну процедуру зменшення кореляції вихідних даних. Для оцінки якості та оперативності запропонованої процедури, розроблено програмні моделі на основі: Gradient Boosting, Random Forest, повнозв’язної нейронної мережі (FCNN) та згорткової нейронної мережі (CNN). У якості вихідних даних використано набір UNSWNB 15, який містить інформацію про нормальне функціонування мережі та під час вторгнень. Виконано порівняльний аналіз якості та оперативності розроблених моделей. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає у розробці методу виявлення вторгнень в комп’ютерні мережі, який відрізняється від відомих наявністю спеціальної процедури зменшення кореляції вихідних даних, що дозволило підвищити оперативність процесу ідентифікації. Додано в НРАТ 2026-04-19 Закрити