Магістерські роботи кафедри Електронні обчислювальнi машини (КЕОМ)

Permanent URI for this collectionhttp://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/12578

UK: Магістерські роботи кафедри Електронні обчислювальнi машини (КЕОМ)
EN: Master Thesis "Electronic Computers"

Browse

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item type:Item,
    Визначення атак на комп’ютерну мережу з використанням нейромережної технології
    (Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2021) Видиш, Анастасія Денисівна
    UK: У дипломній магістерській роботі виконано огляд нейронних мереж для визначення мережевих атак на комп’ютерну мережу. Математичний апарат – багатошаровий персептрон, нейро-нечітка мережа та мережа Кохонена. Для визначення ступеню імовірності атаки на комп’ютерну мережу використовується нейронечітка мережа. Для виявлення атаки та визначення її категорії – багатошаровий персептрон та мережа Кохонена. Нейро-нечітка мережа та багатошаровий персептрон створені за допомогою MatLAB, мережа Кохонена написана на мові програмування Python. На основі цих нейромереж проведені дослідженні: визначення оптимальних параметрів кожної нейромережі, визначення показників оцінки якості кожної нейромережі окремо та визначення показників оцінки якості при комбінованому підході. Для багатошарового персептрону було досліджено розмір вибірки та алгоритми навчання, розрахован розмір прихованого шару. Для нейро-нечіткої мережі було перевірено оптимальність розміру вибірки, методи навчання. Після навчання нейро-нечіткої мережі була зроблена перевірка на адекватність. Для мережі Кохонена зроблена перевірка розміру вибірки та підібраний оптимальний розмір карти. Оцінка якості проводилася для кожної нейромережі окремо – найкращий результат показав багатошаровий персептрон. При дослідженні оцінки якості для комбінованого підходу кращий результат отримано для багатошарового персептрона.