Методи машинного навчання для виявлення мережевих вторгнень у системах кібербезпеки
| dc.contributor.author | Олійник, М. С. | |
| dc.contributor.author | Медолиз, Маргарита Миколаївна | |
| dc.date.accessioned | 2026-06-24T07:17:30Z | |
| dc.date.available | 2026-06-24T07:17:30Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description.abstract | У сучасному середовищі інформаційних технологій динаміка розвитку кіберзагроз вимагає впровадження інтелектуальних засобів захисту. Традиційні системи виявлення вторгнень (IDS), що базуються на сигнатурному аналізі, демонструють обмежену ефективність проти атак нового типу, оскільки вони нездатні розпізнавати аномалії, що відсутні у заздалегідь визначених базах даних. Саме тому застосування методів машинного навчання є пріоритетним напрямком, що дозволяє автоматизувати процес ідентифікації підозрілої активності на основі аналізу статистичних характеристик мережевих потоків. | |
| dc.identifier.citation | Олійник М.С., Медолиз М.М. Методи машинного навчання для виявлення мережевих вторгнень у системах кібербезпеки. Матеріали ХVІІI Всеукраїнської науково-практичної конференції «Тенденції розвитку ІТ-технологій в Україні»: збірник наукових праць. Черкаси, 2026. С. 90-93 | |
| dc.identifier.uri | http://csbc.edu.ua/documents/student/2404265.pdf | |
| dc.identifier.uri | https://dr.csbc.edu.ua/handle/123456789/2358 | |
| dc.publisher | ЧДБК | |
| dc.subject | SOCIAL SCIENCES::Statistics, computer and systems science::Informatics, computer and systems science | |
| dc.subject | SOCIAL SCIENCES::Statistics, computer and systems science::Informatics, computer and systems science::Information technology | |
| dc.title | Методи машинного навчання для виявлення мережевих вторгнень у системах кібербезпеки | |
| dc.type | Thesis |
Files
Original bundle
1 - 1 of 1
Loading...
- Name:
- ХVІІI Тенденції розвитку ІТ-технологій в Україні-90-93.pdf
- Size:
- 403.55 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
License bundle
1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
- Name:
- license.txt
- Size:
- 1.71 KB
- Format:
- Item-specific license agreed to upon submission
- Description: