1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 05. Выпускные квалификационные работы
  3. Выпускные квалификационные работы
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorГригорьева Н. А.
dc.contributor.authorБурлаков М. Е.
dc.contributor.authorОсипов М. Н.
dc.coverage.spatialVPN-трафик
dc.coverage.spatialинформационная безопасность
dc.coverage.spatialискусственные иммунные системы
dc.coverage.spatialмашинное обучение
dc.coverage.spatialметоды сокрытия сетевой активности
dc.coverage.spatialнегативный отбор
dc.coverage.spatialобнаружение VPN
dc.coverage.spatialсетевой трафик
dc.creatorГригорьева Н. А.
dc.date2025
dc.date.accessioned2025-11-27T12:08:51Z-
dc.date.available2025-11-27T12:08:51Z-
dc.date.issued2025
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20250724160022
dc.identifier.citationГригорьева, Н. А. Разработка модуля искусственной иммунной системы для обнаружения VPN-трафика в сетях : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 10.03.01 "Информационная безопасность" (уровень бакалавриата), направленность (профиль) "Организация и технологии защиты информации" / Н. А. Григорьева ; рук. работы М. Е. Бурлаков ; нормоконтролер М. Н. Осипов ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т естеств. и. - Самаpа, 2025. - 1 файл (1,8 Мб). - Текст : электронный
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/45618-
dc.description.abstractПроведён анализ принципов работы искусственных иммунных систем, их применения в задачах анализа данных и особенностей VPN-трафика, включая его характеристики и методы сокрытия сетевой активности. Исследованы существующие подходы к выявлению аномалий и классификации сетевого трафика, в том числе зашифрованного, с использованием ИИС, и оценена их потенциальная эффективность. Разработан программный модуль ИИС, реализующий алгоритм негативного отбора для обнаружения VPN-трафика путём анализа 13 статистических признаков сетевых потоков. Проведено тестирование разработанного модуля на специально сформированных наборах данных, которое продемонстрировало его способность эффективно отличать VPN-трафик от нормального трафика (точность 88%, полнота для VPN 80%). Обоснована перспективность применения предложенного подхода на базе ИИС для решения задач обнаружения аномальной сетевой активности, маскируемой с помощью VPN-технологий.
dc.subjectVPN-трафик
dc.subjectинформационная безопасность
dc.subjectискусственные иммунные системы
dc.subjectмашинное обучение
dc.subjectметоды сокрытия сетевой активности
dc.subjectнегативный отбор
dc.subjectобнаружение VPN
dc.subjectсетевой трафик
dc.subject.rugasnti50.37.23
dc.subject.udc004.056
dc.titleРазработка модуля искусственной иммунной системы для обнаружения VPN-трафика в сетях
dc.typeText
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorИнститут естественных и математических наук
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Razrabotka-modulya-iskusstvennoi-immunnoi-sistemy-dlya-obnaruzheniya-VPNtrafika-v-setyah-116282
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Razrabotka-modulya-iskusstvennoi-immunnoi-sistemy-dlya-obnaruzheniya-VPNtrafika-v-setyah-116282
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Григорьева_Наталья_Андреевна_Разработка_модуля_искусственной_иммунной.pdf1.85 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


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