Виявлення та інтерпретація аномалій за допомогою методів Isolation Forest та SHAP
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
A method for detecting anomalies in network traf ic based on the Isolation Forest approach is proposed, enabling
ef ective identification of atypical behaviour that may indicate potential cybersecurity threats. The study covers the
stages of traf ic preprocessing, model hyperparameter tuning, and evaluates the interpretability of the results using the
SHAP method to identify the most influential features af ecting the model's decisions.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Рій А. І., Кирик М. І. Виявлення та інтерпретація аномалій за допомогою методів Isolation Forest та SHAP // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/24901.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- Zhang T., Wang Y., Li J. An ensemble framework for network anomaly detection using Isolation Forest and autoencoders // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 2023. Vol. 18. P. 345359.
- Kim H., Lee J., Park S. An optimized Isolation Forest-based intrusion detection system for heterogeneous and streaming data // Journal of Cybersecurity and Privacy. 2024. Vol. 3, No. 1. P. 112129.
- Patel R., Desai M. Hybrid machine learning models for intrusion detection: A comparative study with Isolation Forest // Future Generation Computer Systems. 2022. Vol. 135. P. 357372.
- Yang J. Fast TreeSHAP: Accelerating SHAP Value Computation for Trees // arXiv. 2021. P. 2109.09847.