https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/56708| Title: | Сравнение эффективности алгоритмов классификации для обнаружения признаков DDoS-атак IoT-ботнетов |
| Other Titles: | Comparison of the effectiveness of classification algorithms for detecting signs of DDoS attacks by IoT botnets |
| Authors: | Петров, С. Н. Шавловский, С. А. Родулевич, А. О. |
| Keywords: | материалы конференций;сетевые атаки;ботнеты;машинное обучение |
| Issue Date: | 2024 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Петров, С. Н. Сравнение эффективности алгоритмов классификации для обнаружения признаков DDoS-атак IoT-ботнетов = Comparison of the effectiveness of classification algorithms for detecting signs of DDoS attacks by IoT botnets / С. Н. Петров, С. А. Шавловский, А. О. Родулевич // Технологии передачи и обработки информации : материалы Международного научно-технического семинара, Минск, апрель 2024 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники; редкол.: В. Ю. Цветков [и др.]. – Минск, 2024. – С. 83–85. |
| Abstract: | Проведен сравнительный анализ эффективности алгоритмов классификации для обнаружения признаков DDoS-атак IoT-ботнетов. Показан значительный разброс результатов классификации в зависимости от используемого датасета, что говорит о важности корректного подбора данных для обучения и тестирования моделей машинного обучения. |
| Alternative abstract: | A comparative analysis of the effectiveness of classification algorithms for detecting signs of DDoS-attacks by IoT-botnets has been carried out. A significant variation of classification results is shown depending on the dataset used, which indicates the importance of correct data selection for training and testing machine learning models. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/56708 |
| Appears in Collections: | Технологии передачи и обработки информации : материалы Международного научно-технического семинара (2024) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Petrov_Sravnenie_ehffektivnosti.pdf | 177.29 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.