1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 04. Материалы конференций
  3. Институт информатики и кибернетики
  4. VOLGA CYBER WEEK
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorПетова К. А.ru
dc.contributor.authorСолдатова О. П.ru
dc.date.accessioned2026-10-27T05:29:37Z-
dc.date.available2026-10-27T05:29:37Z-
dc.date.issued2026ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\590243ru
dc.identifier.citationПетова, 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.ru
dc.identifier.isbnru
dc.identifier.issnru
dc.identifier.ismnru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/64083-
dc.identifier.npsru
dc.identifier.orcidru
dc.description.abstractЦелью 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.ru
dc.description.firstpage315ru
dc.description.lastpage318ru
dc.format.mimetypeTextru
dc.language.isorusru
dc.sourceVolga Cyber Week : материалы Всерос. II молодеж. науч.-практ. конф. по информатике и кибернетике (Самара, 12-15 мая 2026 г.). - Текст : электронныйru
dc.textpart-
dc.subjectattack classificationru
dc.subjectclassificationru
dc.subjectclusteringru
dc.subjectexperimental studiesru
dc.subjecthybrid Kohonen networkru
dc.subjectlearning algorithmsru
dc.subjectMLPru
dc.subjectmultilayer perceptronru
dc.subjectnetwork trafficru
dc.subjectSOMru
dc.subjectалгоритмы обученияru
dc.subjectгибридная сеть Кохоненаru
dc.subjectзадача кластеризацииru
dc.subjectклассификация атакru
dc.subjectмногослойный персептронru
dc.subjectсетевой трафикru
dc.subjectэкспериментальные исследованияru
dc.titleИсследование эффективности применения гибридной сети Кохонена для задачи кластеризации сетевого трафикаru
dc.typeTextru
Appears in Collections:VOLGA CYBER WEEK

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


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