1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
  3. 2026
  4. Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)
Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52233

Tüm üstveri kaydı
Dublin Core AlanıDeğerDil
dc.contributor.advisorЛипак, Галина Ігорівна
dc.contributor.advisorLypak, H. I.
dc.contributor.authorЯсінський, О.
dc.contributor.authorYasinskyi, O.
dc.coverage.temporal24-25 квітня 2026 р.
dc.coverage.temporal24-25 April 2026
dc.date.accessioned2026-06-10T14:28:06Z-
dc.date.available2026-06-10T14:28:06Z-
dc.date.created2026-04-24
dc.date.issued2026-04-24
dc.identifier.citationЯсінський О. Методи машинного навчання для виявлення аномалій у мережевому трафіку сучасних інформаційних систем / Ясінський О. // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 24-25 квітня 2026 р. — Т. : ТНТУ, 2026. — С. 264–265. — (Інформаційні технології).
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52233-
dc.format.extent264-265
dc.language.isouk
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofМатеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 2026
dc.relation.ispartofProceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 2026
dc.relation.urihttps://ela.kpi.ua/items/1da6e657-b91a-4842-85f7-ea72ae928ad2
dc.relation.urihttps://www.researchgate.net/publication/322866638_A_Deep_Learning_Approach_to_Network_Intrusion_Detection
dc.relation.urihttps://www.researchgate.net/publication/320066760_A_survey_of_deep_learning-based_network_anomaly_detection
dc.relation.urihttps://arxiv.org/abs/1901.03407
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectаномалія
dc.subjectмережевий трафік
dc.subjectmachine learning
dc.subjectanomaly
dc.subjectnetwork traffic
dc.titleМетоди машинного навчання для виявлення аномалій у мережевому трафіку сучасних інформаційних систем
dc.title.alternativeMachine learning methods for detecting anomalies in network traffic in modern information systems
dc.typeConference Abstract
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages2
dc.subject.udc004.8
dc.relation.references1. Шевченко А. С., Застело Г. І., Шпачинський Є. О. Аналіз застосування методів машинного навчання на основі штучних нейронних мереж для виявлення кіберзагроз. ela.kpi.ua. 2019. URL: https://ela.kpi.ua/items/1da6e657-b91a-4842-85f7-ea72ae928ad2.
dc.relation.references2. Shone N., Tran Nguyen N. A Deep Learning Approach to Network Intrusion Detection. ResearchGate. 2018. URL: https://www.researchgate.net/publication/322866638_A_Deep_Learning_Approach_to_Network_Intrusion_Detection.
dc.relation.references3. Kwon D., Kim J. A survey of deep learning-based network anomaly detection. ResearchGate. 2019. URL: https://www.researchgate.net/publication/320066760_A_survey_of_deep_learning-based_network_anomaly_detection.
dc.relation.references4. Chalapathy R. Deep Learning for Anomaly Detection: A Survey. arxiv. 2019. URL: https://arxiv.org/abs/1901.03407
dc.relation.referencesen1. Shevchenko A. S., Zastelo H. I., Shpachynskyi Ye. O. Analiz zastosuvannia metodiv mashynnoho navchannia na osnovi shtuchnykh neironnykh merezh dlia vyiavlennia kiberzahroz. ela.kpi.ua. 2019. URL: https://ela.kpi.ua/items/1da6e657-b91a-4842-85f7-ea72ae928ad2.
dc.relation.referencesen2. Shone N., Tran Nguyen N. A Deep Learning Approach to Network Intrusion Detection. ResearchGate. 2018. URL: https://www.researchgate.net/publication/322866638_A_Deep_Learning_Approach_to_Network_Intrusion_Detection.
dc.relation.referencesen3. Kwon D., Kim J. A survey of deep learning-based network anomaly detection. ResearchGate. 2019. URL: https://www.researchgate.net/publication/320066760_A_survey_of_deep_learning-based_network_anomaly_detection.
dc.relation.referencesen4. Chalapathy R. Deep Learning for Anomaly Detection: A Survey. arxiv. 2019. URL: https://arxiv.org/abs/1901.03407
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
dc.contributor.affiliationTernopil Ivan Puluj National Technical University
dc.citation.journalTitleМатеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
dc.citation.spage264
dc.citation.epage265
dc.citation.conferenceⅨ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
dc.identifier.citation2015Ясінський О. Методи машинного навчання для виявлення аномалій у мережевому трафіку сучасних інформаційних систем // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, Тернопіль, 24-25 квітня 2026 р. 2026. С. 264–265.
dc.identifier.citationenAPAYasinskyi, O. (2026). Metody mashynnoho navchannia dlia vyiavlennia anomalii u merezhevomu trafiku suchasnykh informatsiinykh system [Machine learning methods for detecting anomalies in network traffic in modern information systems]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 24-25 April 2026, Ternopil, 264-265. TNTU. [in Ukrainian].
dc.identifier.citationenCHICAGOYasinskyi O. (2026) Metody mashynnoho navchannia dlia vyiavlennia anomalii u merezhevomu trafiku suchasnykh informatsiinykh system [Machine learning methods for detecting anomalies in network traffic in modern information systems]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues” (Tern., 24-25 April 2026), pp. 264-265 [in Ukrainian].
Koleksiyonlarda Görünür:Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)

Bu öğenin dosyaları:
Dosya Açıklama BoyutBiçim 
NSHCI_2026_Yasinskyi_O-Machine_learning_methods_264-265.pdf352,47 kBAdobe PDFGöster/Aç
NSHCI_2026_Yasinskyi_O-Machine_learning_methods_264-265__COVER.png445,37 kBimage/pngGöster/Aç
Kısa Öğe Kaydını Göster İstatistikler


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