Методи та засоби захисту комп`ютерних мереж

Abstract

Об’єктом дослідження є процес захисту комп’ютерних мереж від несанкціонованого втручання та аномальної активності. У роботі розглянуто теоретичні та практичні аспекти розробки інтелектуальної системи виявлення мережевих вторгнень, що використовує методи та алгоритми машинного навчання для ідентифікації аномальної активності та невідомих загроз. Досліджено існуючі підходи до забезпечення кібербезпеки та технологічний стек для створення таких систем, зокрема, використання мови Python, бібліотек Scikit-learn, TensorFlow/Keras, Pandas для реалізації функціоналу аналізу трафіку. Новизна роботи полягає у застосуванні архітектури глибокого автокодувальника для реалізації стратегії навчання на одному класі на базі датасету CIC-IDS 2017.