Rodyti trumpą aprašą

dc.contributor.authorKapustin, Vsevolod
dc.date.accessioned2023-09-18T09:30:07Z
dc.date.available2023-09-18T09:30:07Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/111242
dc.description.abstractBaigiamojo magistro darbo tikslas – ištirti kompiuteriniame tinkle kylančias anomalijas, jų priežastis, metodus joms aptikti, sukurti anomalijų atpažinimo metodą ir jį ištirti. Tyrimui naudojamas maršrutų apsikeitimo kompiuterinio tinklo modelis, tiriamos anomalijos, susijusios su pagrindiniu maršrutizavimo protokolu – BGP. Tyrimo maketui sudaryti naudojama virtualizacija QEMU (programinė įranga GNS3), fizinio tinklo įrenginiai bei magistralinis maršrutų apsikeitimo tinklo „Bird“ procesas, vykdomas „Linux“ operacinės sistemos. Surinkti mokymo ir testavimo duomenų rinkiniai. Sudaryti SVM ir LSTM modeliai anomalijoms aptikti ir klasifikuoti. Tyrimo metu buvo nustatyta, kad geriausi rezultatai gaunami taikant SVM modelį su paketų analizės duomenų rinkiniu. Magistro darbe įgyvendinti visi iškelti uždaviniai. Darbo apimtis – 164 psl. teksto, 43 iliustracijų, 29 lentelių, 53 bibliografinių šaltinių, 4 priedai.lit
dc.description.abstractThe goal of master thesis was to investigate the anomalies originating in the computer network, their causes and create a method for network anomalies detection. For the investigation direct peering network model was used. The anomalies caused by attack on common dynamic routing protocol BGP was investigated. Virtualization environment based on QEMU, network hardware and BGP daemon on Linux operating system was used. Collected train and test datasets. Created neural network models SVM and LSTM for anomalies detection and classification. During investigation was obtained, that the best performance was using SVM model with dataset based on network packet analysis. All tasks of the thesis were implemented in this work. Thesis consists of: 164 p. text with drawings, 43 pictures, 29 tables, 53 bibliographical entries, 4 appendixes.eng
dc.formatPDF
dc.format.extent158 p.
dc.format.mediumtekstas / txt
dc.language.isolit
dc.rightsLaisvai prieinamas internete
dc.source.urihttps://talpykla.elaba.lt/elaba-fedora/objects/elaba:168838167/datastreams/MAIN/content
dc.titleAnomalijų kompiuterių tinkluose remiantis paketų ir tinklo srauto analizė
dc.title.alternativeDetection of Network Anomalies Based on Packet and Flow Analysis
dc.typeMagistro darbas / Master thesis
dcterms.references0
dc.type.pubtypeETD_MGR - Magistro darbas / Master thesis
dc.contributor.institutionVilniaus Gedimino technikos universitetas
dc.subject.researchfieldT 001 - Elektros ir elektronikos inžinerija / Electrical and electronic engineering
dc.subject.studydirectionE09 - Elektronikos inžinerija / Electronic engineering
dc.subject.ltBGP
dc.subject.ltPython
dc.subject.ltGNS3
dc.subject.ltLSTM
dc.subject.ltSVM
dc.subject.enBGP
dc.subject.enPython
dc.subject.enGNS3
dc.subject.enLSTM
dc.subject.enSVM
dc.identifier.elaba168838167


Šio įrašo failai

Thumbnail

Šis įrašas yra šioje (-se) kolekcijoje (-ose)

Rodyti trumpą aprašą