1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
  3. 2026
  4. ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій (2026)
Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53820
Registre complet de metadades
Camp DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorСамойленко, Владислав
dc.contributor.authorГахов, Сергій
dc.coverage.temporal27-29 травня 2026 року
dc.coverage.temporal27-29 May 2026
dc.date.accessioned2026-08-27T15:43:58Z-
dc.date.available2026-08-27T15:43:58Z-
dc.date.created2026-05-27
dc.date.issued2026-05-27
dc.identifier.citationСамойленко В. Метод виявлення ботнет-активності в корпоративній мережі на основі багатокритеріальної оптимізації XGBoost / Владислав Самойленко, Сергій Гахов // ITSEC, 27-29 травня 2026 року. — Т. : ТНТУ, 2026. — С. 296–298.
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53820-
dc.format.extent296-298
dc.language.isouk
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofМатеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій, 2026
dc.relation.ispartofProceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security, 2026
dc.titleМетод виявлення ботнет-активності в корпоративній мережі на основі багатокритеріальної оптимізації XGBoost
dc.typeConference Abstract
dc.rights.holder© Кафедра кібербезпеки Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя, 2026
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages3
dc.subject.udc004.056
dc.subject.udc004.85
dc.relation.references1. Samoilenko V., Gakhov S. Comparative Analysis of Machine Learning Methods for Detecting Botnet Activities in Corporate Networks. SSRN Electronic Journal. 2025. DOI: 10.2139/ssrn.5188775.
dc.relation.references2. Sharafaldin I., Habibi Lashkari A., Ghorbani A. A. Toward Generating a New Intrusion Detection Dataset and Intrusion Traffic Characterization. ICISSP 2018. P. 108–116. DOI: 10.5220/0006639801080116.
dc.relation.references3. Chen T., Guestrin C. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. Proc. of the 22nd ACM SIGKDD Int. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining. 2016. P. 785–794. DOI: 10.1145/2939672.2939785.
dc.relation.references4. Akiba T., Sano S., Yanase T., Ohta T., Koyama M. Optuna: A Next- generation Hyperparameter Optimization Framework. Proc. of the 25th ACM SIGKDD Int. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining. 2019. P. 2623–2631. DOI: 10.1145/3292500.3330701.
dc.relation.referencesen1. Samoilenko V., Gakhov S. Comparative Analysis of Machine Learning Methods for Detecting Botnet Activities in Corporate Networks. SSRN Electronic Journal. 2025. DOI: 10.2139/ssrn.5188775.
dc.relation.referencesen2. Sharafaldin I., Habibi Lashkari A., Ghorbani A. A. Toward Generating a New Intrusion Detection Dataset and Intrusion Traffic Characterization. ICISSP 2018. P. 108–116. DOI: 10.5220/0006639801080116.
dc.relation.referencesen3. Chen T., Guestrin C. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. Proc. of the 22nd ACM SIGKDD Int. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining. 2016. P. 785–794. DOI: 10.1145/2939672.2939785.
dc.relation.referencesen4. Akiba T., Sano S., Yanase T., Ohta T., Koyama M. Optuna: A Next- generation Hyperparameter Optimization Framework. Proc. of the 25th ACM SIGKDD Int. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining. 2019. P. 2623–2631. DOI: 10.1145/3292500.3330701.
dc.contributor.affiliationДержавний університет інформаційно-комунікаційних технологій
dc.citation.journalTitleМатеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій
dc.citation.spage296
dc.citation.epage298
dc.citation.conferenceⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій
dc.identifier.citation2015Самойленко В., Гахов С. Метод виявлення ботнет-активності в корпоративній мережі на основі багатокритеріальної оптимізації XGBoost // ITSEC, Тернопіль, 27-29 травня 2026 року. 2026. С. 296–298.
dc.identifier.citationenAPASamoilenko, V., & Hakhov, S. (2026). Metod vyiavlennia botnet-aktyvnosti v korporatyvnii merezhi na osnovi bahatokryterialnoi optymizatsii XGBoost. Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security, 27-29 May 2026, Ternopil, 296-298. TNTU. [in Ukrainian].
dc.identifier.citationenCHICAGOSamoilenko V., Hakhov S. (2026) Metod vyiavlennia botnet-aktyvnosti v korporatyvnii merezhi na osnovi bahatokryterialnoi optymizatsii XGBoost. Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security (Tern., 27-29 May 2026), pp. 296-298 [in Ukrainian].
Apareix a les col·leccions:ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій (2026)

Arxius per aquest ítem:
Arxiu Descripció MidaFormat 
ITSEC_2026_Samoilenko_V-Metod_vyiavlennia_botnet_296-298.pdf830,8 kBAdobe PDFVeure/Obrir
ITSEC_2026_Samoilenko_V-Metod_vyiavlennia_botnet_296-298__COVER.png965,07 kBimage/pngVeure/Obrir
Mostrar el registre simplificat de l'ítem


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