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

Виявлення та інтерпретація аномалій за допомогою методів Isolation Forest та SHAP

Вантажиться...
Ескіз

Дата

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

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)

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. Yang J. Fast TreeSHAP: Accelerating SHAP Value Computation for Trees // arXiv. 2021. P. 2109.09847.