<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Методи глибокого навчання у системах виявлення кіберзагроз корпоративних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКирилащук, Т. Г.uk
dc.contributor.authorБондар, О.uk
dc.contributor.authorBondar, O. S.en
dc.titleМетоди глибокого навчання у системах виявлення кіберзагроз корпоративних мережuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationКирилащук Т. Г., Бондар О. Методи глибокого навчання у системах виявлення кіберзагроз корпоративних мереж // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/28821.uk
dc.relation.ispartofМатеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/28821
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53867
dc.description.abstractУ роботі розглянуто застосування алгоритмів глибокого навчання для виявлення вторгнень у корпоративних мережах. Проаналізовано переваги поведінкового аналізу над сигнатурними методами захисту.uk
dc.description.abstractThe paper examines the application of deep learning algorithms to detect intrusions in corporate networks.en
dc.subjectкібербезпекаuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectаномаліїuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectcybersecurityen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectanomaliesen
dc.subjectneural networksen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesBerman D. S., Buczak A. L., Chavis J. S., Corbett C. L. Deep Learning for Cyber Security: A Review. arXiv preprint arXiv:1803.11107. 2018.en
dc.relation.referencesXin Y., Kong L., Liu Z., Chen Y. Machine Learning and Deep Learning Methods for Cybersecurity. IEEE Access. Vol. 6. 2018. P. 35365-35381.en
dc.relation.referencesShaukat K., Luo S., Varadharajan V. A Survey on Machine Learning Techniques for Malware Detection and Analysis. IEEE Access. Vol. 8. 2020. P. 185448-185466.en
dc.relation.referencesFerrag M. A., Maglaras L., Moschoyiannis S., Janicke H. Deep Learning for Cyber Security in Smart Grids: A Survey. Computers & Security. Vol. 80. 2019. P. 111-132.en
dc.relation.referencesAldweesh A., Derhab A., Belaoued M. Deep Learning Approaches for Intrusion Detection System: A Comprehensive Review and Future Directions. IEEE Access. Vol. 8. 2020. P. 218933218958.en
dc.date.accessioned2026-09-03T10:55:26Z
dc.date.available2026-09-03T10:55:26Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
28821.pdf
Розмір:
204,22 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)