Publication:
ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОЙ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ DDOS-АТАК

Простая страница элемента
dc.contributor.authorМАРГАРЯН, Д. А.
dc.contributor.authorЮДИНА, Д. С.
dc.date.accessioned2026-05-14T09:45:05Z
dc.date.available2026-05-14T09:45:05Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractРаспределѐнные атаки типа «отказ в обслуживании» (DDoS) остаются одной из ключевых угроз сетевой безопасности. В работе проведено сравнение двух алгоритмов машинного обучения для обнаружения аномалий – Isolation Forest и One-Class SVM. На основе набора данных CIC-DDoS2019 установлено, что Isolation Forest обеспечивает более высокие показатели точности и полноты, демонстрируя устойчивость к несбалансированным данным. Полученные результаты позволяют рекомендовать данный алгоритм как базовый инструмент для построения систем раннего обнаружения DDoS-атак.
dc.identifier.citationМаргарян Д. А. ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОЙ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ DDOS-АТАК / Маргарян Д. А., Юдина Д. С. // Кибернетика и информационная безопасность "КИБ-2025". Сборник научных трудов. Т. 1. - 2025. - С. 142-143
dc.identifier.urihttps://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/42320
dc.publisherНИЯУ МИФИ
dc.titleВЫБОР ОПТИМАЛЬНОЙ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ DDOS-АТАК
dc.typeArticle
dspace.entity.typePublication
Файлы
Original bundle
Теперь показываю 1 - 1 из 1
Уменьшенное изображение
Name:
Том 1 Кибернетика и информационная безопасность «КИБ-2025 С. 142-143.pdf
Size:
536.39 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License bundle
Теперь показываю 1 - 1 из 1
Уменьшенное изображение
Name:
license.txt
Size:
3.45 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description:
Download
Коллекции
КИБ-2025