• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
ФИО студента
Название работы
Руководитель
Факультет
Программа
Оценка
Год защиты
Мошков Никита Евгеньевич
Program for Classification of Intrusion Type on Local Computer System
8
2017
Intrusion detection in computer systems has become very important due to increased volume of transmitted information (significant portion of this information is private) and the number of devices. The number of cybercrimes is also growing, which leads to losses for the government, corporations and ordinary users. One of the means to deal with cybercrime are intrusion detection systems (IDS). Most of the IDS are based on signatures (pre-programmed rules), but when new types of attacks and vulnerabilities are being exploited, these systems need new signatures, which leads to time-consuming work of experts (to gather signatures for new attacks) and to decrease in performance of IDS.

That is why, the application of machine learning methods in the task of intrusion detection has become the field of extensive research. Such IDS allow to extract knowledge about the attacks on the basis of examples and can be trained using special datasets (usually with significant amount of data). Most of such researches are based on KDD99 dataset, which is extremely outdated, but there are some up-to-date datasets like ADFA (2013), AWID (2015), and UNSW-NB15(2015).

Security of wireless networks has become one the most popular subsections of computer security as the share of wireless networks is dramatically increasing nowadays. That is why this project focused on AWID dataset, as it provides data for wireless Wi-Fi (IEEE 802.11) networks.

This master project proposes a program for intrusion types classification, based on publicly available AWID dataset and machine learning methods: gradient boosting, random forest and artificial neural networks.
Текст работы (работа добавлена 5 июня 2017г.)

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Расширенный поиск ВКР