Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/44466
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorШараев, Н. П.-
dc.date.accessioned2021-06-25T08:26:05Z-
dc.date.available2021-06-25T08:26:05Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationШараев, Н. П. Выявление сетевой разведки методами машинного обучения / Шараев Н. П. // Инфокоммуникации : сборник тезисов докладов 57-ой научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 19–23 апреля 2021 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск : БГУИР, 2021. – С. 34–37.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/44466-
dc.description.abstractСетевая разведка является первой стадией таргетированной или APT атаки, обнаружение которой позволит заблаговременно выполнить поиск возможных уязвимостей и предпринять меры по снижению рисков. Cреди возможных унифицированных методов проведения сетевой разведки выделяются сканирование информационной сети и портов транспортного уровня. Процесс обнаружения данных типов сканирования основан на алгоритмах машинного обучения, в частности, методах классификации, кластеризации и ансамблирования. Обучающий датасет генерируется на базе сетевого трафика, в котором присутствуют отдельные пакет (сегменты) сетевой разведки.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectсетевая разведкаru_RU
dc.subjectмашинное обучениеru_RU
dc.subjectnetwork intelligenceru_RU
dc.subjectmachine learningru_RU
dc.titleВыявление сетевой разведки методами машинного обученияru_RU
dc.title.alternativeIdentification of network intelligence by machine learning methodsru_RU
dc.typeСтатьяru_RU
local.description.annotationNetwork reconnaissance is the first stage of a targeted or APT attack, the detection of which will allow you to search for possible vulnerabilities in advance and take measures to mitigate the risks. Among the possible unified methods of conducting network reconnaissance, scanning the information network and ports of the transport layer stand out. The detection process for these scan types is based on machine learning algorithms, in particular, classification, clustering and ensemble methods. The training dataset is generated on the basis of network traffic, in which there are separate packet (s) of network intelligence.-
Appears in Collections:Инфокоммуникации : материалы 57-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2021)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Sharayev_Vyyavleniye.pdf582.26 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.