Репозитарій КНУ
Увійти(current)
  1. Головна
  2. Кваліфікаційні роботи | Qualifying works
  3. Бакалаврські роботи | Bachelor theses
  4. Інтелектуальний програмний модуль виявлення аномалій на основі аналізу мережевого трафіку

Інтелектуальний програмний модуль виявлення аномалій на основі аналізу мережевого трафіку

Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2022
Автор(и) :
Кліменкова Ніна Анатоліївна
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/2763
Цитування :
[APA 7] Кліменкова, Н. А. (2022). Інтелектуальний програмний модуль виявлення аномалій на основі аналізу мережевого трафіку [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/2763
[ДСТУ] Кліменкова Н. А. Інтелектуальний програмний модуль виявлення аномалій на основі аналізу мережевого трафіку : кваліфікаційна робота бакалавра : 122 Комп’ютерні науки. Київ, 2022. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/2763 (дата звернення: 25.07.2026).
У результаті виконання дипломної роботи було отримано інтелектуальний веб-додаток з для виявлення аномалій у мережевому трафіку. Проведено аналітичний огляд дипломної роботи. Проаналізовано існуючі підходи, рішення та результати, що досягнуто на даний момент часу. Проаналізовані існуючі методи та підходи щодо проблеми аналізу системи на ураження.Проведено функціональний аналіз, визначено вимоги до застосунку. Розроблено архітектуру застосунку, визначено зв’язки між компонентами розробленої системи. Розроблено застосунок із використанням мов програмування Python та фрейморка React.js, та створено документацію для користувача. Таким чином, даний застосунок можна буде в подальшому використовувати у компаніях, які дбають про безпеку та конфіденційність даних та прагнуть завчасно реагувати на небезпеку. З технічної точки зору даний застосунок можна покращити шляхом оптимізації коду та залученню нових методів класифікації, що в подальшому підвищить швидкість реагування на небезпеку. Точність моделі в результаті балансування та обробки даних була підвищена не на значний відсоток, але загальна тенденція така, що усунення недоліків допомагало підвищувати точність.
Галузі знань та спеціальності :
122 Комп’ютерні науки
12 Інформаційні технології
Файл(и) :
Вантажиться...
Ескіз
Завантажити
Формат :

Adobe PDF

Розмір :

3.94 MB

Контрольна сума :

(MD5):bbab56311ab41c0bb49e7e8ed862635a

Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International
Контакти
  • ir.library@knu.ua
  • (044) 239-33-30
  • м. Київ, вул. Володимирська, 58, к. 42

Побудовано за допомогою Програмне забезпечення DSpace-CRIS - Розширення підтримується та оптимізується 4Наука

  • Доступність
  • Політика приватності
  • Угода користувача
  • Надіслати відгук