Анализ сетевого трафика с использованием метода машинного обучения
Ускорение обработки огромных информационных массивов как одна из основных целей методики обнаружения вредоносного трафика с использованием анализа данных. Особенности настройки гиперпараметров алгоритма, который реализует метод машинного обучения.
Подобные документы
Разработка модели для распределенной информационной системы в условиях высокого уровня сетевого трафика. Вычисление целевых функций для задачи многопараметрической оптимизации передаваемых пакетов, вектор стационарного распределения вероятностей.
статья, добавлен 29.07.2017Фишинг как одна из главных причин взлома учетной записи в социальной сети. Развитие технологий машинного обучения - причина их активного применения в различных областях. Разработка алгоритма для получения набора данных для обучения нейронной сети.
статья, добавлен 09.05.2022Разработка численной модели для распределенной информационной системы в условиях низкого уровня сетевого трафика на базе аппарата замкнутых систем массового обслуживания. Расчет характеристик СМО на базе вектора стационарного распределения вероятностей.
статья, добавлен 28.07.2017Рассмотрение машинного обучения для классификации комментариев в рамках курсового проекта по дисциплине "Machine Learning. Обучающиеся технические системы". Автоматическое определение эмоциональной окраски (позитивный, негативный) текстовых данных.
статья, добавлен 19.02.2019- 30. Моделирование и управление трафиком при решении задачи повышения эффективности обслуживания в web
Агентный метод имитационного моделирования сетевого процесса. Оценка эффективности метода моделирования трафика. Исследование степени самоподобности трафика в телекоммуникационных сетях, полученного с учетом реально предоставляемых пользователям услуг.
статья, добавлен 14.07.2016 Создание большого числа методов, связанных с моделированием локальных вычислительных сетей. Изучение процессов передачи трафика в больших вычислительных сетях. Характеристика маршрутизации трафика, когда он идет через различные коммутационные узлы.
статья, добавлен 20.02.2019Основная характеристика статистического анализа трафика в современных IP-сетях. Анализ измерения сетевой посещаемости на магистрали Интернет провайдера с помощью программы-сниффер Wireshark. Выявление наличия свойств самоподобия какого-либо процесса.
статья, добавлен 23.03.2018Определение фрактальной размерности. Построение триадной кривой Коха. Анализ упрощенной модели передачи информации. Моделирование сетевого трафика случайным точечным процессом. Фундаментальные параметры сетевого трафика. Фрактальный биномиальный процесс.
учебное пособие, добавлен 20.05.2014Особенности использования скоростного метода обучения многослойного персептрона, который отличается высокой скоростью обучения. Анализ результатов сравнения скоростного метода обучения со стандартными методами. Метод обратного распространения ошибки.
статья, добавлен 27.04.2017- 35. Разработка веб-приложения для масштабирования растровых изображений с использованием нейронных сетей
Процесс масштабирования (увеличения) изображения с минимальной потерей в качестве. Анализ способа соединения классического метода масштабирования и метода машинного обучения. Алгоритм работы нейронной сети, разработанной для масштабирования изображений.
дипломная работа, добавлен 01.08.2017 Сбор и агрегация исторических данных о регулярных рейсах авиакомпаний. Особенность создания модели машинного обучения для предсказания вероятности отмены маршрута. Характеристика формирования ИТ-сервиса для предоставления доступа к предиктивной модели.
дипломная работа, добавлен 09.08.2018Анализ сетевого трафика, журналов работы компонентов компьютерных инфраструктур, транзакций в банковской сфере, в медицинской и экономической информации. Применение технологии облачных вычислений для обработки больших данных. Виртуальные машины и сети.
статья, добавлен 02.04.2019Исследование задачи машинного обучения. Распознавание на изображении образа кошки. Пример распознавания лиц на Facebook. Пример простейшей схемы нейросети. Пример отображения некоторых архитектур нейросетей. Анализ программ-поисковиков в Интернете.
статья, добавлен 13.03.2019Возможность применения машинного обучения при классификации спама. Структура файла "spam". Программный код использования библиотеки pandas, перевода категориальных признаков в числовые. Код тестирования различного количества нейронов, его анализ.
статья, добавлен 17.02.2019Применение информационных технологий в бизнесе. Оценка возможностей нейронных сетей и искусственного интеллекта. Способы обработки и анализа данных больших объемов. Методы представления сведений в цифровой форме. Современная трактовка машинного обучения.
статья, добавлен 09.08.2022Методы обеспечения информационной безопасности корпоративных сетей, фильтрация трафика. Применение правил iptables для защиты сервера, особенности его администрирования. Отслеживание активности интернет-шлюза и каналов передачи данных через компьютер.
статья, добавлен 08.10.2016Появление и перспективы использования технологии нейронной стилизации. Типологизация методов машинного обучения для стилизации изображений. Рассмотрение реализации стилизации изображений с помощью машинного и глубокого обучений на языке Python.
статья, добавлен 09.12.2024Назначение DLP-систем и принципы их функционирования. Особенности реализации сетевого и агентского перехвата трафика. Характеристика осуществления перехватывания путем интеграции со сторонними сервисами. Проведение исследования принципа работы сниффера.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Основные принципы фильтрации сетевого трафика, такие как прокси-сервер Squid, контент-фильтр DansGuardian, встроенный брандмауэр Linux iptables. Анализ сетевого пакета DPI, комплексное решение Ideco ICS и аппаратное средство Cisco Service Control Engine.
статья, добавлен 03.10.2016Установка, начальная настройка программы и запуск захвата трафика. Установка программы "Wireshark". Интерфейс программы при запуске. Список активных сетевых адаптеров. Запуск захвата трафика. Определение соотношения PDU по протоколам в течение минуты.
лабораторная работа, добавлен 13.12.2014Разработка модели представления низкоинтенсивной атаки в виде аддитивного наложения атакующего воздействия и легального сетевого трафика. Исследование эффективности разработанного метода. Анализ современных техник противодействия низкоинтенсивным атакам.
статья, добавлен 30.07.2017Возможности применения технологии блокчейн для повышения эффективности работы методов машинного обучения. Тенденции практического применения нейронных сетей и технологии блокчейн. Формирование обучающих выборок, сбор данных распределенными системами.
статья, добавлен 10.05.2022Способ по предсказанию успешности реакции с помощью методов машинного обучения. Модели с использованием методов глубокого обучения, решающие задачи генерации потенциально неуспешных реакций и классификации реакций на успешно проходящие и некорректные.
дипломная работа, добавлен 24.10.2020Основы захвата, анализа сетевого трафика. Защита компьютерной сети с использованием межсетевых экранов. Сигнатурный анализ и обнаружение аномалий. Применение технологии терминального доступа. Система единого входа в сеть на основе протокола Kerberos.
учебное пособие, добавлен 15.03.2014Разработка метода оптимизации передачи трафика по сети с использованием заблокированных каналов связи. Обзор существующих решений в области построения логических сетевых топологий. Изучение результатов при использовании различных методов оптимизации.
статья, добавлен 29.04.2018