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...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Математичні машини і системи |
|---|---|
| Datum: | 2018 |
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2018
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144935 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | 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| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-144935 |
|---|---|
| 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 |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Выявление аномалий в сетевом трафике на основе нейросетевого моделирования динамики изменения объемов IP-пакетов |
| spellingShingle |
Выявление аномалий в сетевом трафике на основе нейросетевого моделирования динамики изменения объемов IP-пакетов Гасанов, В.И. Обчислювальні системи |
| title_short |
Выявление аномалий в сетевом трафике на основе нейросетевого моделирования динамики изменения объемов IP-пакетов |
| 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_sort |
выявление аномалий в сетевом трафике на основе нейросетевого моделирования динамики изменения объемов ip-пакетов |
| author |
Гасанов, В.И. |
| author_facet |
Гасанов, В.И. |
| topic |
Обчислювальні системи |
| topic_facet |
Обчислювальні системи |
| publishDate |
2018 |
| language |
Russian |
| container_title |
Математичні машини і системи |
| publisher |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України |
| format |
Article |
| 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 |
| 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.
|
| issn |
1028-9763 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144935 |
| 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. |
| work_keys_str_mv |
AT gasanovvi vyâvlenieanomaliivsetevomtrafikenaosnoveneirosetevogomodelirovaniâdinamikiizmeneniâobʺemovippaketov AT gasanovvi viâvlennâanomalíiumereževomutrafíkunaosnovíneiromereževogomodelûvannâdinamíkizmíniobêmívippaketív AT gasanovvi identificationofanomaliesinnetworktrafficonthebasedofneuralnetworkmodelingofthedynamicsofvolumechangesofippackets |
| first_indexed |
2025-12-07T17:33:44Z |
| last_indexed |
2025-12-07T17:33:44Z |
| _version_ |
1850871721888841728 |