ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ У ІНФОРМАЦІЙНО- КОМУНІКАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ З ВИКОРИСТАННЯМ MASHINE LEARNING

Simple item page
dc.contributor.authorГльоц Ю. О.
dc.contributor.authorHlots Y.
dc.contributor.authorШерепа І. В.
dc.contributor.authorSherepa I.
dc.contributor.authorКочеткова М. В.
dc.contributor.authorKochetkova M.
dc.date.accessioned2025-02-18T11:45:52Z
dc.date.available2025-02-18T11:45:52Z
dc.date.issued2023
dc.descriptionГльоц Ю. О., Шерепа І. В., Кочеткова М. В. Дослідження методів виявлення аномалій у інформаційно-комунікаційних системах з використанням mashine learning // Інтелектуальні технології на сучасному етапі : тези доп. наук.-практ. семінару (м. Львів, 19 грудня 2023 р.) / Наук.-досл. ін.-т інфокомунікацій ДУІТЗ. Львів, 2023. С. 9-13.
dc.description.abstractЗначний розвиток комп’ютерних мереж і цифровізація всіх секторів соціально-економічної сфери суспільства призвели до збільшення кількості кібератак на інформаційні системи. Переглядаючи статистику останніх років, можна зробити висновок, що незважаючи на наявність великої кількості механізмів захисту інформації, кількість злочинів у сфері кібербезпеки зростає. Тому виявлення різного роду мережевих атак або несанкціонованих дій і захист від них є актуальним завданням.
dc.identifier.urihttp://193.186.15.27:4000/handle/123456789/779
dc.language.isoother
dc.publisherДержавний університет інтелектуальних технологій і зв'язку
dc.subjectінформаційно-комунікаційні системи
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectinformation and communication systems
dc.subjectmachnine learning
dc.subjectSDN
dc.subjectDDoS атаки
dc.subjectCNN-ELM
dc.subjectMininet
dc.subjectOpenFlow
dc.subjectOpenvSwitch
dc.subjectRYU
dc.titleДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ У ІНФОРМАЦІЙНО- КОМУНІКАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ З ВИКОРИСТАННЯМ MASHINE LEARNING
dc.title.alternativeRESEARCH OF METHODS FOR DETECTION OF ANOMALIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION SYSTEMS USING MACHINE LEARNING
dc.typeArticle

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
seminar3_2.pdf
Size:
133.52 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description:
Download

Collections

Статті