Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U002723, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Назва роботи МОДЕЛЬ ВИЯВЛЕННЯ ВТОРГНЕНЬ У КОМП’ЮТЕРНУ МЕРЕЖУ НА ОСНОВІ ЗГОРТКОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ТА ТАБЛИЧНИХ ДАНИХ, ПЕРЕТВОРЕНИХ НА ЗОБРАЖЕННЯ Автор Gavrylenko SvitlanaPoltoratskyi VadimGavrylenko SvitlanaPoltoratskyi Vadim Дата публікації 28-11-2024 Постачальник інформації Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Першоджерело https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3513 Видання Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Опис Об’єктом дослідження є процес ідентифікації стану комп’ютерної системи та мережі. Предметом дослідження є методи ідентифікації стану комп'ютерних систем і мереж. Метою даної роботи є підвищення якості виявлення вторгнень в комп'ютерні мережі. В якості вхідних даних використовувався набір UNSW-NB 15, який містить інформацію про нормальне функціонування мережі та під час синтетичних вторгнень. Розглянуто глибокі нейронні мережі (DL), їх переваги та проблеми в обробці великих даних. Виявлено, що глибокі нейронні мережі при обробці табличних даних потребують їх трансформації. Досліджено сучасні методи трансформації табличних даних. Отримано такі результати. Запропоновано метод перетворення табличних даних в зображення. Метод перетворює кожен об’єкт окремого класу з набору табличних даних на зображення шляхом відображення значень атрибутів на двовимірну площину. Метод реалізовано програмно за допомогою хмарного сервісу GOOGLE COLAB на базі Jupyter Notebook. Висновки. Встановлено, що використання запропонованого методу перетворення табличних даних в зображення дозволило використати модель класифікації на основі нейронної мережі CNN та підвищити якість виявлення вторгнень у комп’ютерні мережі до 4%. Додано в НРАТ 2026-04-19 Закрити