DETERMINATION OF NETWORK TRAFFIC ANOMALIES IN A DISTRIBUTED COMPUTER SYSTEM WITH ENERGY FACILITIES
The paper presents research, the purpose of which is to define a machine learning model for express analysis of network traffic in a distributed computer system for managing decentralized generation facilities based on renewable energy. The available tools for monitoring processes in the computer ne...
Збережено в:
| Дата: | 2024 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine
2024
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/455 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Vidnovluvana energetika |
Репозитарії
Vidnovluvana energetika| id |
veorgua-article-455 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Vidnovluvana energetika |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-07-03T20:25:33Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
renewable energy energy decentralization MLP RNN LSTM KNN Logistic Regression Decision Tree GBM. |
| spellingShingle |
renewable energy energy decentralization MLP RNN LSTM KNN Logistic Regression Decision Tree GBM. Shapovalova , S. Matіakh , S. Titov , V. DETERMINATION OF NETWORK TRAFFIC ANOMALIES IN A DISTRIBUTED COMPUTER SYSTEM WITH ENERGY FACILITIES |
| topic_facet |
renewable energy energy decentralization MLP RNN LSTM KNN Logistic Regression Decision Tree GBM. відновлювана енергетика децентралізації енергетики MLP RNN LSTM KNN Logistic Regression Decision Tree GBM. |
| format |
Article |
| author |
Shapovalova , S. Matіakh , S. Titov , V. |
| author_facet |
Shapovalova , S. Matіakh , S. Titov , V. |
| author_sort |
Shapovalova , S. |
| title |
DETERMINATION OF NETWORK TRAFFIC ANOMALIES IN A DISTRIBUTED COMPUTER SYSTEM WITH ENERGY FACILITIES |
| title_short |
DETERMINATION OF NETWORK TRAFFIC ANOMALIES IN A DISTRIBUTED COMPUTER SYSTEM WITH ENERGY FACILITIES |
| title_full |
DETERMINATION OF NETWORK TRAFFIC ANOMALIES IN A DISTRIBUTED COMPUTER SYSTEM WITH ENERGY FACILITIES |
| title_fullStr |
DETERMINATION OF NETWORK TRAFFIC ANOMALIES IN A DISTRIBUTED COMPUTER SYSTEM WITH ENERGY FACILITIES |
| title_full_unstemmed |
DETERMINATION OF NETWORK TRAFFIC ANOMALIES IN A DISTRIBUTED COMPUTER SYSTEM WITH ENERGY FACILITIES |
| title_sort |
determination of network traffic anomalies in a distributed computer system with energy facilities |
| title_alt |
ВИЗНАЧЕННЯ АНОМАЛІЙ МЕРЕЖЕВОГО ТРАФІКУ В РОЗПОДІЛЕНІЙ КОМП’ЮТЕРНІЙ СИСТЕМІ З ЕНЕРГЕТИЧНИМИ ОБ’ЄКТАМИ |
| description |
The paper presents research, the purpose of which is to define a machine learning model for express analysis of network traffic in a distributed computer system for managing decentralized generation facilities based on renewable energy. The available tools for monitoring processes in the computer network are considered. The problem of network traffic anomaly detection is presented as a binary classification problem. The input data of the model is represented by 10 features, which are determined on the basis of the RFE method based on the results of computational experiments on classification based on the examples of the Network Intrusion Detection dataset. To determine the optimal model, both neural network models: MLP, RNN, LSTM, and traditional machine learning models: KNN, Logistic Regression, Decision Tree, GBM were investigated. Implementations of these models from Scikit-learn and TensorFlow resources were configured and trained. According to the results of computational experiments, the most accurate models for detecting network traffic anomalies in a distributed computer system were determined: LSTM (F1 score: 0.97 on the test sample, 0.95 - in working mode) and RNN (F1 score: 0.97 on the test sample, 0.94 - in working mode). Tests have shown that RNN or LSTM anomaly prediction when transmitting a packet does not change the time order relative to transmission without prediction. The use of defined machine learning models to build subsystems for detecting network traffic anomalies in systems of distributed generation of electric energy based on renewable sources will allow to increase resistance to failures and force majeure situations, the efficiency of their work, especially taking into account the challenges to the operation of the energy system of Ukraine during the war. |
| publisher |
Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine |
| publishDate |
2024 |
| url |
https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/455 |
| work_keys_str_mv |
AT shapovalovas determinationofnetworktrafficanomaliesinadistributedcomputersystemwithenergyfacilities AT matíakhs determinationofnetworktrafficanomaliesinadistributedcomputersystemwithenergyfacilities AT titovv determinationofnetworktrafficanomaliesinadistributedcomputersystemwithenergyfacilities AT shapovalovas viznačennâanomalíjmereževogotrafíkuvrozpodíleníjkompûterníjsistemízenergetičnimiobêktami AT matíakhs viznačennâanomalíjmereževogotrafíkuvrozpodíleníjkompûterníjsistemízenergetičnimiobêktami AT titovv viznačennâanomalíjmereževogotrafíkuvrozpodíleníjkompûterníjsistemízenergetičnimiobêktami |
| first_indexed |
2025-07-17T11:39:27Z |
| last_indexed |
2025-07-17T11:39:27Z |
| _version_ |
1850411587639181312 |
| spelling |
veorgua-article-4552024-07-03T20:25:33Z DETERMINATION OF NETWORK TRAFFIC ANOMALIES IN A DISTRIBUTED COMPUTER SYSTEM WITH ENERGY FACILITIES ВИЗНАЧЕННЯ АНОМАЛІЙ МЕРЕЖЕВОГО ТРАФІКУ В РОЗПОДІЛЕНІЙ КОМП’ЮТЕРНІЙ СИСТЕМІ З ЕНЕРГЕТИЧНИМИ ОБ’ЄКТАМИ Shapovalova , S. Matіakh , S. Titov , V. renewable energy, energy decentralization, MLP, RNN, LSTM, KNN, Logistic Regression, Decision Tree, GBM. відновлювана енергетика, децентралізації енергетики, MLP, RNN, LSTM, KNN, Logistic Regression, Decision Tree, GBM. The paper presents research, the purpose of which is to define a machine learning model for express analysis of network traffic in a distributed computer system for managing decentralized generation facilities based on renewable energy. The available tools for monitoring processes in the computer network are considered. The problem of network traffic anomaly detection is presented as a binary classification problem. The input data of the model is represented by 10 features, which are determined on the basis of the RFE method based on the results of computational experiments on classification based on the examples of the Network Intrusion Detection dataset. To determine the optimal model, both neural network models: MLP, RNN, LSTM, and traditional machine learning models: KNN, Logistic Regression, Decision Tree, GBM were investigated. Implementations of these models from Scikit-learn and TensorFlow resources were configured and trained. According to the results of computational experiments, the most accurate models for detecting network traffic anomalies in a distributed computer system were determined: LSTM (F1 score: 0.97 on the test sample, 0.95 - in working mode) and RNN (F1 score: 0.97 on the test sample, 0.94 - in working mode). Tests have shown that RNN or LSTM anomaly prediction when transmitting a packet does not change the time order relative to transmission without prediction. The use of defined machine learning models to build subsystems for detecting network traffic anomalies in systems of distributed generation of electric energy based on renewable sources will allow to increase resistance to failures and force majeure situations, the efficiency of their work, especially taking into account the challenges to the operation of the energy system of Ukraine during the war. У роботі описано дослідження, метою яких є визначення моделі машинного навчання для експрес-аналізу мережевого трафіку в розподіленій комп’ютерній системі управління об’єктами децентралізованої генерації на основі відновлюваної енергетики. Розглянуто наявні засоби моніторингу процесів у комп’ютерній мережі. Представлено задачу виявлення аномалій мережевого трафіку як задачу бінарної класифікації. Вхідні дані моделі представлено 10 ознаками, які визначені на основі методу RFE за результатами проведених обчислювальних експериментів з класифікації за прикладами датасету Network Intrusion Detection. Для визначення оптимальної моделі було досліджено як нейромережеві моделі MLP, RNN, LSTM, так і традиційні моделі машинного навчання KNN, Logistic Regression, Decision Tree, GBM. Налаштовано та проведено навчання реалізацій цих моделей з ресурсів Scikit-learn, TensorFlow. За результатами обчислювальних експериментів визначено оптимальні за точністю моделі для виявлення аномалій мережевого трафіку в розподіленій комп’ютерних системах LSTM (F1 score: 0,97 на тестовій виборці, 0,95 – у робочому режимі) та RNN (F1 score: 0,97 на тестовій виборці, 0,94 – у робочому режимі). Випробовування показали, що передбачення аномалій RNN або LSTM при передачі пакету не змінює порядок часу відносно передачі без передбачення. Використання визначених моделей машинного навчання для побудови підсистем виявлення аномалій мережевого трафіку в системах розподіленої генерації електричної енергії на основі відновлюваних джерел дозволить підвищити стійкість до відмов та форс-мажорних ситуацій, ефективність їх роботи, особливо враховуючи виклики до роботи енергетичної системи України під час війни. Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine 2024-07-01 Article Article application/pdf https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/455 10.36296/1819-8058.2024.2(77).52-57 Возобновляемая энергетика; № 2(77) (2024): Scientific and applied Journal renewable energy ; 52-57 Відновлювана енергетика; № 2(77) (2024): Науково-прикладний журнал Відновлювана енергетика; 52-57 Vidnovluvana energetika ; No. 2(77) (2024): Scientific and applied Journal renewable energy ; 52-57 2664-8172 1819-8058 10.36296/1819-8058.2024.2(77) en https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/455/364 Copyright (c) 2024 Vidnovluvana energetika |