Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47403

Títol: Розробка системи виявлення вторгнень на основі аналізу аномалій у мережевому трафіку з використанням машинного навчання
Altres títols: Development of an anomaly-based intrusion detection system using machine learning for network traffic analysis
Autor: Поліщук, В.
Polishchuk, V.
Affiliation: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Bibliographic description (Ukraine): Поліщук В. Розробка системи виявлення вторгнень на основі аналізу аномалій у мережевому трафіку з використанням машинного навчання / В. Поліщук // Матеріали Ⅻ НТК „ІМСТ“, 18-19 грудня 2024 року. — Т. : ТНТУ, 2024. — С. 76. — (Інформаційні системи та технології, кібербезпека).
Bibliographic reference (2015): Поліщук В. Розробка системи виявлення вторгнень на основі аналізу аномалій у мережевому трафіку з використанням машинного навчання // Матеріали Ⅻ НТК „ІМСТ“, Тернопіль, 18-19 грудня 2024 року. 2024. С. 76.
Bibliographic citation (APA): Polishchuk, V. (2024). Rozrobka systemy vyiavlennia vtorhnen na osnovi analizu anomalii u merezhevomu trafiku z vykorystanniam mashynnoho navchannia [Development of an anomaly-based intrusion detection system using machine learning for network traffic analysis]. Materials of the Ⅻ scientific and technical conference ‘Information models, systems and technologies’, 18-19 December 2024, Ternopil, 76. TNTU. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO): Polishchuk V. (2024) Rozrobka systemy vyiavlennia vtorhnen na osnovi analizu anomalii u merezhevomu trafiku z vykorystanniam mashynnoho navchannia [Development of an anomaly-based intrusion detection system using machine learning for network traffic analysis]. Materials of the Ⅻ scientific and technical conference ‘Information models, systems and technologies’ (Tern., 18-19 December 2024), pp. 76 [in Ukrainian].
Is part of: Матеріали Ⅻ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 2024
Materials of the Ⅻ scientific and technical conference ‘Information models, systems and technologies’, 2024
Conference/Event: Ⅻ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“
Journal/Collection: Матеріали Ⅻ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“
Data de publicació: 18-de -2024
Date of entry: 10-de -2025
Editorial: ТНТУ
TNTU
Place of the edition/event: Тернопіль
Ternopil
Temporal Coverage: 18-19 грудня 2024 року
18-19 December 2024
UDC: 004.77
Number of pages: 1
Page range: 76
Start page: 76
End page: 76
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47403
Copyright owner: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024
References (Ukraine): 1. Xie Y., Yu S. A deep learning approach to network intrusion detection // IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing. 2015.
2. Kim D. Y., Kang H. Anomaly detection in network traffic using unsupervised deep learning methods // IEEE Access. 2020.
3. Sommer R., Paxson V. Outside the closed world: On using machine learning for network intrusion detection // IEEE Symposium on Security and Privacy. 2010.
References (International): 1. Xie Y., Yu S. A deep learning approach to network intrusion detection, IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing. 2015.
2. Kim D. Y., Kang H. Anomaly detection in network traffic using unsupervised deep learning methods, IEEE Access. 2020.
3. Sommer R., Paxson V. Outside the closed world: On using machine learning for network intrusion detection, IEEE Symposium on Security and Privacy. 2010.
Content type: Conference Abstract
Apareix a les col·leccions:XII науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2024)

Arxius per aquest ítem:
Arxiu Descripció MidaFormat 
IMST_2024_Polishchuk_V-Development_of_an_anomaly_76.pdf169,34 kBAdobe PDFVeure/Obrir
IMST_2024_Polishchuk_V-Development_of_an_anomaly_76__COVER.png475,06 kBimage/pngVeure/Obrir


Els ítems de DSpace es troben protegits per copyright, amb tots els drets reservats, sempre i quan no s’indiqui el contrari.