Выявление аномалий в сетевом трафике на основе нейросетевого моделирования динамики изменения объемов IP-пакетов

Рассматривается нейросетевой метод прогнозирования сетевого трафика с целью обнаружения и оценки возможных аномалий в объёмах IP-пакетов. В контексте системы управления сетевым трафиком предлагается нейросетевая модель прямого распространения сигналов, позволяющая экстраполировать сетевой трафик и т...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Математичні машини і системи
Date:2018
Main Author: Гасанов, В.И.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2018
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144935
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Выявление аномалий в сетевом трафике на основе нейросетевого моделирования динамики изменения объемов IP-пакетов / В.И. Гасанов // Математичні машини і системи. — 2018. — № 2. — С. 40-45. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862711978768728064
author Гасанов, В.И.
author_facet Гасанов, В.И.
citation_txt Выявление аномалий в сетевом трафике на основе нейросетевого моделирования динамики изменения объемов IP-пакетов / В.И. Гасанов // Математичні машини і системи. — 2018. — № 2. — С. 40-45. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.
collection DSpace DC
container_title Математичні машини і системи
description Рассматривается нейросетевой метод прогнозирования сетевого трафика с целью обнаружения и оценки возможных аномалий в объёмах IP-пакетов. В контексте системы управления сетевым трафиком предлагается нейросетевая модель прямого распространения сигналов, позволяющая экстраполировать сетевой трафик и тем самым прогнозировать значения его объёмов на краткосрочный период действия. Розглядається нейромережевий метод прогнозування мережевого трафіка з метою виявлення і оцінки можливих аномалій в об’ємах IP-пакетів. У контексті системи управління мережевим трафіком пропонується нейромережева модель прямого розповсюдження сигналів, що дозволяє екстраполювати мережевий трафік і тим самим прогнозувати значення його об’ємів на короткостроковий період дії. It is considered a neural network method for predicting of network traffic in order to detect and evaluate possible anomalous into the volumes of IP packets. In the context of the network traffic management system, the feedforward neural network model is proposed, which allows to extrapolate network traffic and, thus, to predict the values of its volumes for a short-term period of validity.
first_indexed 2025-12-07T17:33:44Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-144935
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1028-9763
language Russian
last_indexed 2025-12-07T17:33:44Z
publishDate 2018
publisher Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
record_format dspace
spelling Гасанов, В.И.
2019-01-10T16:36:02Z
2019-01-10T16:36:02Z
2018
Выявление аномалий в сетевом трафике на основе нейросетевого моделирования динамики изменения объемов IP-пакетов / В.И. Гасанов // Математичні машини і системи. — 2018. — № 2. — С. 40-45. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.
1028-9763
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144935
519.712.3
Рассматривается нейросетевой метод прогнозирования сетевого трафика с целью обнаружения и оценки возможных аномалий в объёмах IP-пакетов. В контексте системы управления сетевым трафиком предлагается нейросетевая модель прямого распространения сигналов, позволяющая экстраполировать сетевой трафик и тем самым прогнозировать значения его объёмов на краткосрочный период действия.
Розглядається нейромережевий метод прогнозування мережевого трафіка з метою виявлення і оцінки можливих аномалій в об’ємах IP-пакетів. У контексті системи управління мережевим трафіком пропонується нейромережева модель прямого розповсюдження сигналів, що дозволяє екстраполювати мережевий трафік і тим самим прогнозувати значення його об’ємів на короткостроковий період дії.
It is considered a neural network method for predicting of network traffic in order to detect and evaluate possible anomalous into the volumes of IP packets. In the context of the network traffic management system, the feedforward neural network model is proposed, which allows to extrapolate network traffic and, thus, to predict the values of its volumes for a short-term period of validity.
ru
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
Математичні машини і системи
Обчислювальні системи
Выявление аномалий в сетевом трафике на основе нейросетевого моделирования динамики изменения объемов IP-пакетов
Виявлення аномалій у мережевому трафіку на основі нейромережевого моделювання динаміки зміни об’ємів IP-пакетів
Identification of anomalies in network traffic on the based of neural network modeling of the dynamics of volume changes of IP packets
Article
published earlier
spellingShingle Выявление аномалий в сетевом трафике на основе нейросетевого моделирования динамики изменения объемов IP-пакетов
Гасанов, В.И.
Обчислювальні системи
title Выявление аномалий в сетевом трафике на основе нейросетевого моделирования динамики изменения объемов IP-пакетов
title_alt Виявлення аномалій у мережевому трафіку на основі нейромережевого моделювання динаміки зміни об’ємів IP-пакетів
Identification of anomalies in network traffic on the based of neural network modeling of the dynamics of volume changes of IP packets
title_full Выявление аномалий в сетевом трафике на основе нейросетевого моделирования динамики изменения объемов IP-пакетов
title_fullStr Выявление аномалий в сетевом трафике на основе нейросетевого моделирования динамики изменения объемов IP-пакетов
title_full_unstemmed Выявление аномалий в сетевом трафике на основе нейросетевого моделирования динамики изменения объемов IP-пакетов
title_short Выявление аномалий в сетевом трафике на основе нейросетевого моделирования динамики изменения объемов IP-пакетов
title_sort выявление аномалий в сетевом трафике на основе нейросетевого моделирования динамики изменения объемов ip-пакетов
topic Обчислювальні системи
topic_facet Обчислювальні системи
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144935
work_keys_str_mv AT gasanovvi vyâvlenieanomaliivsetevomtrafikenaosnoveneirosetevogomodelirovaniâdinamikiizmeneniâobʺemovippaketov
AT gasanovvi viâvlennâanomalíiumereževomutrafíkunaosnovíneiromereževogomodelûvannâdinamíkizmíniobêmívippaketív
AT gasanovvi identificationofanomaliesinnetworktrafficonthebasedofneuralnetworkmodelingofthedynamicsofvolumechangesofippackets