MODEL AND METHODS OF DETECTION OF A LARGE-SCALE ATTACK IN THE IOT ENVIRONMENT
ID елемента: 22599
2026/05/05
Цитування
eNUPPIR (). MODEL AND METHODS OF DETECTION OF A LARGE-SCALE ATTACK IN THE IOT ENVIRONMENT. https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22599
eNUPPIR. "MODEL AND METHODS OF DETECTION OF A LARGE-SCALE ATTACK IN THE IOT ENVIRONMENT." Web. . <https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22599>.
eNUPPIR. "MODEL AND METHODS OF DETECTION OF A LARGE-SCALE ATTACK IN THE IOT ENVIRONMENT." Accessed . https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22599.
Скопійовано в буфер обміну
Властивості
Назва
Англійська
MODEL AND METHODS OF DETECTION OF A LARGE-SCALE ATTACK IN THE IOT ENVIRONMENT
Російська
.
Українська
МОДЕЛЬ ТА МЕТОДИ ВИЯВЛЕННЯ ШИРОКОМАСШТАБНОЇ АТАКИ В СЕРЕДОВИЩІ IOT
Опис
Англійська
The main concept and subject of the study is the detection of various types of extensive attacks in the IoT infrastructure, an overview of the presented model, methods and existing advanced intrusion detection systems. The purpose of this work is to propose a real-time intrusion detection system that will be trained on a large data set using a neural network using an ensemble machine learning method. The subject of the research is an overview of existing methods and models for detecting a large-scale attack and proposing an intrusion detection system solution, which will be based on the method of detecting anomalies and a neural network. Conclusion. An intrusion detection system was built, which analyzes Internet traffic, extracts signs from the packet, processes them and predicts various types of attacks, as well as characterizes them by type. Security threat can be considered as the main critical issue for IoT devices, so the use of such systems reduces the risks of data loss.
Російська
125-128
Українська
Головною концепцією і предметом дослідження є виявлення різного типу обширних атак в інфраструктурі IoT, огляд представленої моделі, методів та існуючих передових систем виявлення вторгнень. Метою даної роботи є запропонування системи виявлення вторгнень в режимі реального часу, яка буде навчена на наборі з великим обсягом даних, за допомогою нейронної мережі з використанням ансамблевого методу машинного навчання. Предметом дослідження є огляд існуючих методів та моделей виявлення широкомасштабної атаки та запропонування власного рішення системи виявлення вторгнень, яка буде базуватися на методі виявлення аномалій та нейронної мережі. Висновок. Побудована система виявлення вторгнень, яка аналізує інтернет трафік, вилучає ознаки з пакету, обробляє їх та передбачує різні види атак, а також характеризує їх за типом. Загрозу безпеці можна вважати основною критичною проблемою для пристроїв IoT, тому використання таких систем зменшує ризики втрати даних.
Автор
Українська
Liashenko, Oleksii
Українська
Velykodnyi, Ihor
Українська
Znaidiuk, Vasyl
Українська
Zhurylo, Oleh
Тематика
Англійська
dataset
Англійська
neural network
Англійська
machine learning
Англійська
network traffic
Англійська
IDS
Англійська
training
Англійська
prediction
Англійська
anomaly detection
Англійська
attack
Англійська
Internet of Things
Англійська
IoT
Англійська
intrusion detection system
Російська
27
Українська
набір даних
Українська
нейронна мережа
Українська
машинне навчання
Українська
мережевий трафік
Українська
IDS
Українська
навчання
Українська
передбачення
Українська
виявлення аномалій
Українська
атака
Українська
Інтернет речей
Українська
система виявлення вторгнень
Видавництво
Українська
Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»
Тип
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Українська
Рецензована Стаття
Формат
application/pdf
Ідентифікатор
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3283
10.26906/SUNZ.2024.1.127
Джерело
Англійська
Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal; Vol. 1 No. 75 (2024): Control, Navigation and Communication Systems; 127-132
Російська
Системы управления, навигации и связи. Сборник научных трудов; Том 1 № 75 (2024): Системи управління, навігації та зв’язку; 127-132
Українська
Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць; Том 1 № 75 (2024): Системи управління, навігації та зв’язку; 127-132
2073-7394
10.26906/SUNZ.2024.1
2024. №1 (75)
Мова
uk
Відношення
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3283/2705
Права
Українська
Авторське право (c) 2024 Oleksii Liashenko, Ihor Velykodnyi, Vasyl Znaidiuk, Oleh Zhurylo
Інформація про метадані
Створено
2026-5-5 12:56
Остання зміна
2026-5-5 12:56
ID елемента
#22599