Publication: ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОЙ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ DDOS-АТАК
Дата
2025
Авторы
МАРГАРЯН, Д. А.
ЮДИНА, Д. С.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
НИЯУ МИФИ
Аннотация
Распределѐнные 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.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Маргарян 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