Tinklo atakų aptikimas ir analizė taikant mašininio mokymo metodus
Postarnakas, Aleksandras |
Čeponis, Dainius | Recenzentas / Rewiewer |
Baigiamajame magistro darbe yra tiriami tinklo atakoms aptikti taikomi mašininio mokymo metodai. Darbu siekiama pagerinti tinklo atakų aptikimą, pasiūlant veiksmingą klasifikavimo modelį, paremtą mašininio mokymo metodais. Atliktas teorinis tyrimas apie tinklo atakų tipus ir susijusias sąvokas, naudojamus įrankius tinklo atakoms atlikti, tinklo atakų valdymo būdus, mašininio mokymo metodus. Toliau yra išrenkami 6 mašininio mokymo algoritmai ir atliekamas tyrimas naudojant du klasifikuotų duomenų rinkinius. Taip pat darbe atliekama pagrindinių komponenčių analizė ir „Chi-kvadrato” testas siekiant išaiškinti metodų priklausomybę nuo duomenų rinkinio duomenų. Remiantis gautais rezultatais yra pateikiami 5 hibridiniai modeliai, kurie yra tiriami su dviem duomenų rinkiniais. Sureitingavus gautus rezultatus ir apibendrinus, pateikiamos baigiamojo darbo išvados. Darbą sudaro 8 dalys: įvadas, keturios dėstymo dalis, išvados, literatūros sąrašas. Darbo apimtis: 90 p. teksto be priedų, 44 iliustracijos, 47 lentelės, 33 bibliografiniai šaltiniai.
The final master's thesis deals with machine learning methods used for network attack detection. The work aims to improve network attack detection, offering an effective classification model supported by machine learning methods. Accomplished theoretical studies are carried on the types of network attacks and related concepts, attack launching tools, attack management techniques, and machine learning methods. After that, there are elected 6 machine learning methods and tested with two classified data sets. Furthermore, in this work also done primary component analysis and ”Chi-square” test to see if there are any dependency of machine learning methods on the data set. Based on the results, offered 5 hybrid models, and tested with two classification data sets. After results rating and shortcomings of results, the conclusion of the final work were presented.Master thesis structure contains 7 parts: introduction, four main parts, conclusion, and references.The volume of this document is 81 page, 26 pictures, 47 tables, 18 diagrams, 33 bibliographical entries.