Praca magisterska
Brak miniatury
Licencja
ClosedAccessDostęp zamknięty
 

System wykrywania anomalii w sieciach komputerowych oparty o metody sztucznej inteligencji

Uproszczony widok
dc.abstract.enWith the development of artificial intelligence methods, engineers working in this field are looking for more and more advanced applications of AI (Artificial Intelligence) in existing computer systems. This also applies to IDS (Intrusion Detection System) and IPS (Intrusion Prevention System). These systems are the basic tools used in modern ICT environments. This work presents a proposal for the use of multi-class classification methods and oversampling and undersampling techniques to analyze network traffic in an example ICT system. It also includes a state-of-the-art analysis of network data analysis and preprocessing, classification models, and tuning of proposed models. Moreover, the work presents the results of functional tests of the prepared models and a comparative analysis of these results.
dc.abstract.plWraz z rozwojem metod AI (ang. Artificial Intelligence) inżynierowie pracujący w tej dziedzinie poszukują coraz bardziej zaawansowanych zastosowań sztucznej inteligencji w istniejących systemach komputerowych. Dotyczy to również systemów IDS (ang. Intrusion Detection System) oraz IPS (ang. Intrusion Prevention System). Systemy te stanowią podstawowe narzędzia wykorzystywane we współczesnych środowiskach teleinformatycznych. Niniejsza praca przedstawia propozycję zastosowania metod klasyfikacji wieloklasowej oraz technik nadpróbkowania i podpróbkowania do analizy ruchu sieciowego w przykładowym systemie teleinformatycznym. Zawiera także analizę stanu sztuki dotyczącą analizy i wstępnego przetwarzania danych sieciowych, modeli klasyfikacyjnych oraz dostrajania proponowanych modeli. Ponadto, w pracy zaprezentowane są wyniki testów funkcjonalnych przygotowanych modeli oraz analiza porównawcza tych wyników.
dc.affiliationUniwersytet Warszawski
dc.affiliation.departmentInterdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego
dc.contributor.authorNajman, Jakub
dc.date.accessioned2025-05-24T04:14:21Z
dc.date.available2025-05-24T04:14:21Z
dc.date.defence2025-05-23
dc.date.issued2025
dc.date.submitted2025-04-28
dc.description.promoterGórski, Łukasz
dc.description.reviewerGórski, Łukasz
dc.description.reviewerZieliński, Jakub
dc.identifier.apd239876
dc.identifier.urihttps://repozytorium.uw.edu.pl//handle/item/166450
dc.languagepl
dc.language.otheren
dc.publisherUniwersytet Warszawski
dc.rightsClosedAccess
dc.subject.enAI
dc.subject.enclassification models
dc.subject.enfeature engineering
dc.subject.enIDS
dc.subject.enIPS
dc.subject.enoversampling
dc.subject.enundersampling.
dc.subject.plAI
dc.subject.plmodele klasyfikacyjne
dc.subject.plinżynieria cech
dc.subject.plIDS
dc.subject.plIPS
dc.subject.plnadpróbkowanie
dc.subject.plpodpróbkowanie.
dc.titleSystem wykrywania anomalii w sieciach komputerowych oparty o metody sztucznej inteligencji
dc.title.alternativeAnomaly detection system in computer networks based on artificial intelligence methods
dc.typeMasterThesis
dspace.entity.typePublication