Показати скорочену інформацію

Розробка систем виявлення мережевих вторгнень на основі машинного навчання

dc.contributor.authorЧубенко, Д. І.uk
dc.contributor.authorChubenko, D.en
dc.date.accessioned2026-09-11T12:10:29Z
dc.date.available2026-09-11T12:10:29Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationЧубенко Д. І. Розробка систем виявлення мережевих вторгнень на основі машинного навчання // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/28003.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54233
dc.description.abstractУ роботі розглянуто проблему забезпечення безпеки інформаційних мереж та запропоновано архітектуру системи виявлення мережевих вторгнень (IDS) із застосуванням алгоритмів машинного навчання.uk
dc.description.abstractThe paper addresses the problem of information network security and proposes the architecture of a network intrusion detection system (IDS) using machine learning algorithms. The proposed solution uses intelligent network traffic analysis technologies to detect anomalies and classify cyberattacks in real-time.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/28003
dc.subjectсистема виявлення вторгненьuk
dc.subjectкібербезпекаuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectмережевий трафікuk
dc.subjectаналізаномалійuk
dc.subjectкласифікація атакuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectintrusion detection systemen
dc.subjectcybersecurityen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectnetwork trafficen
dc.subjectanomaly analysisen
dc.subjectattackclassificationen
dc.subjectneural networksen
dc.titleРозробка систем виявлення мережевих вторгнень на основі машинного навчанняuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004
dc.relation.referencesKhraisat A., Gondal I., Vamplew P., Kamruzzaman J. Survey of intrusion detection systems: techniques, datasets and challenges. Cybersecurity. 2019. Vol. 2, No. 1. P. 1-22.en
dc.relation.referencesFerrag M. A., Maglaras L., Moschoyiannis S., Janicke H. Deep learning for cyber security intrusion detection: Approaches, datasets, and comparative study. Journal of Information Security and Applications. 2020. Vol. 50. P. 102419.en
dc.relation.referencesSarker I. H. CyberSecurity Data Science: An Overview from Machine Learning Perspective. Journal of Big Data. 2021. Vol. 8, No. 1. P. 1-29.en
dc.relation.referencesБурячок В.Л. Інформаційна та кібербезпека: соціотехнічний аспект. [Підручник]. /В.Л. Бурячок, В.Б. Толубко, В. О. Хорошко, С.В. Толюпа /. За заг. ред. докт. техн. наук, проф. В.Б. Толубко. –К. : ПВП «Задруга», 2014. – 320 с.uk
dc.relation.referencesНоско П. М. Використання методів машинного навчання для виявлення мережевих загроз [Текст] / П. М. Носко – К.: НТУУ КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. – C. 383–385.uk


Файли в цьому документі

Thumbnail
Ім'я:
28003.pdf
Розмір:
219.3Kb
Формат:
PDF
Відкрити

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію