Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2125U003164, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Методи виявлення аномалій трафіку в SDN мережах Автор Козленко Євгеній ЮрійовичKozlenko Yevhenii Yuriiovych Дата публікації 01-01-2025 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76118 Видання Київ Опис У дипломній роботі розглянуто методи виявлення аномального трафіку в SDN-мережах. Проведено аналіз підходів із трьох категорій: статистичної (CUSUM), класичного ML (Isolation Forest) та глибокого навчання (Autoencoder, GNN). Визначено їхні переваги та недоліки. Для реалізації обрано CUSUM та Isolation Forest. Розроблена система працює за архітектурою з серверним модулем обробки та клієнтськими сенсорами. Реалізацію виконано з використанням Elixir, Python та ML-бібліотек. This thesis explores methods for anomaly detection in SDN networks. It analyzes three categories: statistical (CUSUM), classical ML (Isolation Forest), and deep learning (Autoencoder, GNN). Their pros and cons are evaluated. CUSUM and Isolation Forest were selected for implementation. The system uses a server-based processing module with client-side sensors and is implemented in Elixir and Python with ML libraries. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити