Засіб аналізу даних у задачах кібербезпеки з використанням кластеризації

Abstract

Магістерська кваліфікаційна робота присвячена методиці впровадження кластер-регресійної моделі для аналізу даних в задачах кібербезпеки. Підготовлено науково-дослідне обґрунтування доцільності дослідження. У роботі здійснено аналіз існуючих методів та засобів аналізу даних, виявлено їхні недоліки. Запропоновано та розроблено підхід, який поєднує елементи регресійного та кластерного аналізу, для пришвидшення часу навчання нейронної мережі, завдяки побудові еталонної вибірки. В економічному розділі оцінено затрати на розробку та її доцільність.

The master's qualification work is devoted to the method of implementing a cluster-regression model for data analysis in cybersecurity tasks. A research feasibility study was prepared. The work analyzes existing methods and means of data analysis, reveals their shortcomings. The approach, which combines elements of regression and cluster analysis, is proposed and developed, to accelerate the training time of the neural network, through the construction of a reference sample. The economic section estimates the cost of development and its expediency.