กรุณาใช้ตัวระบุนี้เพื่ออ้างอิงหรือเชื่อมต่อรายการนี้:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47403
Título: | Розробка системи виявлення вторгнень на основі аналізу аномалій у мережевому трафіку з використанням машинного навчання |
Outros títulos: | Development of an anomaly-based intrusion detection system using machine learning for network traffic analysis |
Authors: | 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 edición: | 18-Dec-2024 |
Date of entry: | 10-Jan-2025 |
Editor: | 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 |
Aparece nas Coleccións | XII науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2024) |
Arquivos neste item
Arquivo | Descrición | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
IMST_2024_Polishchuk_V-Development_of_an_anomaly_76.pdf | 169,34 kB | Adobe PDF | Ver/abrir | |
IMST_2024_Polishchuk_V-Development_of_an_anomaly_76__COVER.png | 475,06 kB | image/png | Ver/abrir |
Todos os documentos en Dspace estan protexidos por copyright, con todos os dereitos reservados