Title: Исследование эффективности применения гибридной сети Кохонена для задачи кластеризации сетевого трафика
Authors: Петова К. А.
Солдатова О. П.
Keywords: attack classification
classification
clustering
experimental studies
hybrid Kohonen network
learning algorithms
MLP
multilayer perceptron
network traffic
SOM
алгоритмы обучения
гибридная сеть Кохонена
задача кластеризации
классификация атак
многослойный персептрон
сетевой трафик
экспериментальные исследования
Issue Date: 2026
Citation: Петова, К. А. Исследование эффективности применения гибридной сети Кохонена для задачи кластеризации сетевого трафика = Study of the effectiveness of using a Kohonen hybrid network for the network traffic clustering task / К. А. Петова, О. П. Солдатова // Volga Cyber Week : материалы Всерос. II молодеж. науч.-практ. конф. по информатике и кибернетике (Самара, 12-15 мая 2026 г.) / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под общ. ред. А. В. Куприянова. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2026. - С. 315-318.
Abstract: Целью данной работы является исследование эффективности применения гибридной сети Кохонена для задачи кластеризации сетевого трафика. Слой карты Кохонена выступает в роли инструмента для кластеризации данных, а многослойный персептрон – в роли классификатора, уточняющего полученные результаты. Для проведения исследований был использован набор данных CSE-CIC-IDS 2018.
URI: http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/64083
ISBN: 
ISSN: 
ISMN: 
Other Identifiers: RU\НТБ СГАУ\590243
Appears in Collections:VOLGA CYBER WEEK

Files in This Item:
File SizeFormat 
file-315-318.pdf1.12 MBAdobe PDFView/Open


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