РАЗРАБОТКА И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМА АВТОМАТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ СЕТЕВЫХ СОБЫТИЙ

Бектемирова Зухра, Усмонов Махсуд

Innovatsiya va taraqqiyot · 2024-yil

Annotatsiya

С ростом объема сетевого трафика и угроз безопасности автоматическая классификация сетевых событий стала жизненно важной. В этой статье представлена разработка и оценка алгоритма на основе машинного обучения для классификации сетевых событий. Алгоритм извлекает статистические и полезные характеристики из сетевых пакетов и применяет методы выбора функций. Модели обучения с учителем, такие как деревья решений, случайный лес и нейронные сети, обучаются на отфильтрованных наборах функций. Алгоритм оценивается на наборах данных NSL-KDD и UNSW-NB15 с использованием таких показателей, как точность, точность и полнота. Результаты экспериментов показывают, что классификатор случайного леса обеспечивает наилучшую производительность с точностью более 95% для обоих наборов данных. Предложенный алгоритм демонстрирует высокую эффективность при классификации сетевых событий на категории безопасных и атак в режиме реального времени.

Maqola ma’lumotlari
MualliflarБектемирова Зухра, Усмонов Махсуд
JurnalInnovatsiya va taraqqiyot
Nashr sanasi2024-06-07
Jild2
Son6
Betlar38-52
TilIngliz

Kalit so‘zlar

классификация сетевых событий, машинное обучение, разработка алгоритмов, оценка производительности, набор данных NSL-KDD, набор данных UNSW-NB15, случайный лес, деревья решений, нейронные сети, точность, отзыв

Ilmiy soha

Innovatsiya va taraqqiyot jurnalidan boshqa maqolalar

Innovatsiya va taraqqiyot — barcha maqolalar