Аналіз та протидія DDoS-атакам за допомогою штучного інтелекту
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Дана робота присвячена аналізу використання штучного інтелекту як ефективного інструменту для протидії DDoS-атакам. Досліджено різноманітні методи використання штучного інтелекту для захисту комп'ютерних мереж від DDoS-атак. Здійснено порівняльну характеристику розглянутих методів
This paper investigates the use of artificial intelligence as an effective tool to combat DDoS attacks. Various methods of using artificial intelligence to protect computer networks from DDoS attacks are explored. A comparative analysis of the considered methods is carried out.
This paper investigates the use of artificial intelligence as an effective tool to combat DDoS attacks. Various methods of using artificial intelligence to protect computer networks from DDoS attacks are explored. A comparative analysis of the considered methods is carried out.
Опис
Ключові слова
DDoS-атака , штучний інтелект , аналіз трафіку , захист , машинне навчання , автоматизоване реагування , адаптація захисних механізмів , продуктивність мережі , DDoS attack , artificial intelligence , traffic analysis , protection , machine learning , automated response , defense adaptation , network performance
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Салієва О. В., Соколовський Д. С. Аналіз та протидія DDoS-атакам за допомогою штучного інтелекту // Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fm/all-fm-2024/paper/view/20470.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- Scikit-learn: KMeans - Офіційна документація для алгоритму KMeans у Scikit-learn. URL:https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html
- B. Senthilnayaki, K. Venkatalakshmi, A. Kannan, Intrusion detection using optimal genetic feature selection and SVM based classifier, in: 3rd International Conference on Signal Processing, Communication and Networking (ICSCN), 2015, pp. 1–4.
- Antoni Jaszcz, Dawid Połap, AIMM: Artificial Intelligence Merged Methods for flood DDoS attacks detection Faculty of Applied Mathematics, Silesian University of Technology, Kaszubska 23, 44-100 Gliwice, Poland, Volume 34, Issue 10, Part A, November 2022, pp. 8090-8101.
- link11 - Artificial Intelligence (AI) for DDoS Mitigation URL: https://www.link11.com/en/glossar/artificial-intelligence-ai-forddos-mitigation/https://www.link11.com/en/glossar/artificial-intelligence-ai-for-ddos-mitigation/