О насСтруктураУченый советСведения об образовательной организацииАбитуриентуСистема менеджмента качестваМеждународная деятельностьБезопасность и противодействие терроризмуДоступная средаКультурно-просветительский центр «Музей СПбГУТ»Реквизиты
Высшее образованиеЦентр профориентации и довузовского образованияДовузовская подготовкаСреднее профессиональное образованиеДополнительное профессиональное образованиеЭлектронная информационная образовательная среда
АспирантураДиссертационные советыНаучные подразделенияНаучные журналыНаучно-технический советИнновационные предприятияРуководящие документы
УниверситетО насСтруктураУченый советСведения об образовательной организацииАбитуриентуСистема менеджмента качестваМеждународная деятельностьБезопасность и противодействие терроризмуДоступная средаКультурно-просветительский центр «Музей СПбГУТ»РеквизитыСтудентуРасписаниеБиблиотекаДипломникуАдминистративная комиссияКультурно-досуговый центрСтуденческий советЗдоровьеПсихологическая помощьТрудоустройствоПрактика обучающихсяВыпускникиСтуденческий городокСпортОплата обучения онлайнАкадемические отпускаШтаб студенческих отрядов СПбГУТ
ОбразованиеВысшее образованиеЦентр профориентации и довузовского образованияДовузовская подготовкаСреднее профессиональное образованиеДополнительное профессиональное образованиеЭлектронная информационная образовательная средаНаукаАспирантураДиссертационные советыНаучные подразделенияНаучные журналыНаучно-технический советИнновационные предприятияРуководящие документы
Вопрос-ответ
Часто задаваемые вопросы
Обращения граждан
Телефонный справочник
+7 (800) 550-41-72
Телефон горячей линии
+7 (812) 326-31-63
Многоканальный телефон
Россия, 193232, Санкт-Петербург,
пр. Большевиков д.22, к.1
rector@sut.ru
пр. Большевиков д.22, к.1
НаукаНаучные разработки СПбГУТПрограмма обнаружения сетевых вторжений на основе самоорганизующейся карты Кохонена
Программа обнаружения сетевых вторжений на основе самоорганизующейся карты Кохонена
Руководитель:
Аннотация:
Программа обеспечивает двухфазный анализ сетевого трафика в формате NSL-KDD, обучение на нормальном трафике и последующее обнаружение аномалий в режиме реального времени с визуализацией процессов через веб-интерфейс.
Средняя абсолютная ошибка правильного определения местоположения при использовании предлагаемого метода находится в диапазоне от 0,109 до 0,153.
Технические характеристики:
- Тип: Программа для ЭВМ (IBM-совместимый ПК).
- Язык: Python 3.10+.
- ОС: Windows 10 и выше / Linux Ubuntu 20.04+.
- Объем: 136 Кбайт.
- Архитектура: Веб-интерфейс (FastAPI, WebSocket).
При использовании материалов ссылка на сайт обязательна.
0
Поделиться: