Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47403

Tüm üstveri kaydı
Dublin Core AlanıDeğerDil
dc.contributor.authorПоліщук, В.
dc.contributor.authorPolishchuk, V.
dc.coverage.temporal18-19 грудня 2024 року
dc.coverage.temporal18-19 December 2024
dc.date.accessioned2025-01-10T20:49:59Z-
dc.date.available2025-01-10T20:49:59Z-
dc.date.created2024-12-18
dc.date.issued2024-12-18
dc.identifier.citationПоліщук 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).
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47403-
dc.format.extent76
dc.language.isouk
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofМатеріали Ⅻ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 2024
dc.relation.ispartofMaterials of the Ⅻ scientific and technical conference ‘Information models, systems and technologies’, 2024
dc.titleРозробка системи виявлення вторгнень на основі аналізу аномалій у мережевому трафіку з використанням машинного навчання
dc.title.alternativeDevelopment of an anomaly-based intrusion detection system using machine learning for network traffic analysis
dc.typeConference Abstract
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages1
dc.subject.udc004.77
dc.relation.references1. Xie Y., Yu S. A deep learning approach to network intrusion detection // IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing. 2015.
dc.relation.references2. Kim D. Y., Kang H. Anomaly detection in network traffic using unsupervised deep learning methods // IEEE Access. 2020.
dc.relation.references3. Sommer R., Paxson V. Outside the closed world: On using machine learning for network intrusion detection // IEEE Symposium on Security and Privacy. 2010.
dc.relation.referencesen1. Xie Y., Yu S. A deep learning approach to network intrusion detection, IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing. 2015.
dc.relation.referencesen2. Kim D. Y., Kang H. Anomaly detection in network traffic using unsupervised deep learning methods, IEEE Access. 2020.
dc.relation.referencesen3. Sommer R., Paxson V. Outside the closed world: On using machine learning for network intrusion detection, IEEE Symposium on Security and Privacy. 2010.
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
dc.citation.journalTitleМатеріали Ⅻ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“
dc.citation.spage76
dc.citation.epage76
dc.citation.conferenceⅫ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“
dc.identifier.citation2015Поліщук 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.
dc.identifier.citationenAPAPolishchuk, 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].
dc.identifier.citationenCHICAGOPolishchuk 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].
Koleksiyonlarda Görünür:XII науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2024)



DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.