Бібліотека Київського столичного університету імені Бориса Грінченка

Головна

Спрощенний режим

Посібник користувача

Бази даних

Електронний каталог бібліотеки- результати пошуку

Вид пошуку

Електронний каталог бібліотеки

Каталог авторефератів та дисертацій

Грінченкознавство

Рідкісні та цінні видання

Українська Аудіокнига

Мережеві ресурси

Наукові періодичні видання Університету

Зона пошуку

Формат представлення знайдених документів:
повний	інформаційний	короткий

Відсортувати знайдені документи за:
автором	назвою	роком видання	типом документа

Пошуковий запит: (<.>K=алгоритми обрання ознак<.>)

Загальна кількість знайдених документів : 2
Показані документи с 1 за 2

Чичкарьов, Євген.
Метод вибору ознак для системи виявлення вторгнень з використанням ансамблевого підходу та нечіткої логіки [Електронний ресурс] / Є. Чичкарьов, О. Зінченко, А. Бондарчук // Кібербезпека: освіта, наука, техніка : електронне наукове видання. - 2023. - Том 1, N 21. - С. 234-251, DOI 10.28925/2663-4023.2023.21.234251. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2663-4023

Кл.слова (ненормовані):
система виявлення вторгнень -- машинне навчання -- ансамблеве навчання -- класифікатор -- нечітка логіка -- кібератака -- алгоритми обрання ознак
Анотація: У дослідженні був запропонований новий метод побудови набору важливих ознак для вирішення задач класифікації. Цей метод заснований на ідеє використання ансамбля оцінювачів важливості ознак з підведенням підсумків і кінцевого результату ансамбля за допомо-гою алгоритмів нечіткої логіки. В якості оцінювачів важливості ознак було використано статистичні критерії (chi2, f_classif, коефіцієнт кореляції), критерій середнього зменшення помилок класифікації (mean decrease in impurity - MDI), критерій взаємної інформації (mutual_info_classif). Зменшення кількості ознак на усіх наборах даних впливає на точність оцінювання відповідно до критерію середнього зменшення помилок класифікації. Поки група ознак в на-борі даних для навчання містить перши за списком ознаки з найбільшим впливом, точність моделі знаходиться на початковому рівні, але при виключенні з моделі хоча б однієї з ознак з великим впливом, точність моделі помітно знижується. Найкращі результати класифікації для усіх досліджених наборів даних забезпечили класифікатори на основі дерев або найближчих сусідів: DecignTreeClassifier, ExtraTreeClassifier, KNeighborsClassifier. За рахунок виключення із моделі несуттєвих ознак досягається помітне збільшення швидкості навчання (до 60-70%). Для підвищення точності оцінювання було використано ансамблеве навчання. Найкращі показники за швидкістю навчання забезпечив класифікатор VotingClassifier, побудований на базі алгоритмів з максимальною швидкістю навчання. Для майбутньої роботи метою є подальше вдосконалення запропонованої моделі IDS в напрямках вдосконалення вибору класифікаторів для отримання оптимальних результатів, та налаштування параметрів вибраних класифікаторів, удосконалення стратегії узагальнення результатів окремих класифікаторів. Для запропонованої моделі істотний інтерес представляє можливість виявлення окремих типів атак з урахуванням багатокласового прогнозування
Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua

Дод.точки доступу:
Зінченко, Ольга
Бондарчук, Андрій

Є примірники у відділах: всього 1 : Online (1)
Вільні: Online (1)

Знайти схожі

Чичкарьов, Євген.
Виявлення мережевих вторгнень з використанням алгоритмів машинного навчання і нечіткої логіки [Електронний ресурс] / Є. Чичкарьов, О. Зінченко, А. Бондарчук // Кібербезпека: освіта, наука, техніка : електронне наукове видання. - 2023. - Том 3, N 19. - С. 209-225, DOI 10.28925/2663-4023.2023.19.209225. - Бібліогр. в кінці ст. . - ISSN 2663-4023

Кл.слова (ненормовані):
система виявлення вторгнень -- машинне навчання -- ансамблеве навчання -- класифікатор -- нечітка логіка -- кібератака -- алгоритми обрання ознак
Анотація: У дослідженні була запропонована модель системи виявлення вторгнень на основі машинного навчання з використанням вибору ознак у великих наборах даних на основі методів ансамблевого навчання. Для вибору необхідних ознак було використано статистичні тести та нечіткі правила. При виборі базового класифікатора було досліджено поведінку 8 алгоритмів машинного навчання. Запропонована система забезпечила скорочення часу виявлення вторгнень (до 60%) та високий рівень точності виявлення атак. Найкращі результати класифікації для усіх досліджених наборів даних забезпечили класифікатори на основі дерев: DecignTreeClassifier, ExtraTreeClassifier, RandomForestClassifier. При відповідному налаштуванні обрання Stacking або Bagging класифікатора для навчання моделі з використанням усіх наборів даних забезпечує невеличке підвищення точності класифікацій, але суттєво збільшує час навчання(більш ніж на порядок, в залежності від базових класифікаторів або кількості підмножин даних). При збільшенні кількості спостережень в наборі даних для навчання ефект зростання часу навчання стає більш помітним. Найкращі показники за швидкістю навчання забезпечив класифікатор VotingClassifier, побудований на базі алгоритмів з максимальною швидкістю навчання і достатньою точністю класифікації. Час навчання класифікатора з використанням FuzzyLogic практично не відрізняється від часу навчання вотуючого класифікатора (більше приблизно на 10-15%). Вплив кількості ознак на час навчання класифікаторів і ансамбля VotingClassifier залежить від поведінки базових класифікаторів. Для ExtraTreeClassifier час навчання слабко залежить від кількості ознак. Для DesignTree або KNeibors (і, як наслідок, для класифікатора Voting в цілому) час навчання помітно зростає зі збільшенням кількості ознак. Зменшення кількості ознак на усіх наборах даних впливає на точність оцінювання відповідно до критерію середнього зменшення помилок класифікації. Поки група ознак в наборі даних для навчання містить перши за списком ознаки з найбільшим впливом, точність моделі знаходиться на початковому рівні, але при виключенні з моделі хоча б однієї з ознак з великим впливом, точність моделі стрибкоподібно знижується
Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua

Дод.точки доступу:
Зінченко, Ольга
Бондарчук, Андрій

Є примірники у відділах: всього 1 : Online (1)
Вільні: Online (1)

Знайти схожі

© Міжнародна Асоціація користувачів і розробників електронних бібліотек і нових інформаційних технологій
(Асоціація ЕБНІТ)