Дослідження та програмна реалізація системи виявлення вторгнень в промислову ІоТ-інфраструктуру

dc.contributor.authorШовкопляс, Юрій Станіславович
dc.contributor.authorShovkoplias, Yurii
dc.date.accessioned2023-03-23T11:30:00Z
dc.date.available2023-03-23T11:30:00Z
dc.date.issued2022-12-26
dc.description.abstractВ даній магістерській роботі розроблено програмне забезпечення, яке призначено для системи виявлення вторгнень в промислову IoT-інфраструктуру з використанням алгоритму машинного навчання. Метою розробки є дослідження та програмна реалізація системи виявлення вторгнень в промислову IoT-інфраструктуру з використанням алгоритму машинного навчання. Об’єктом дослідження є методи системи виявлення вторгнень в промислову IoT-інфраструктуру з використанням алгоритму машинного навчання. Предметом дослідження є методи виявлення вторгнень в промислову IoT-інфраструктуру. Методи дослідження базуються на методах захисту інформації, методах математичної статистики, методах розробки програмного забезпечення. Результат роботи – програмна реалізація системи виявлення вторгнень в промислову IoT-іфраструктуру. В процесі роботи над програмною моделлю виконано аналіз існуючих апаратних та програмних засобів. В повній мірі описані всі компоненти розробленого програмного забезпечення. Розроблено зручний інтерфейс користувача. Наведені інструкції по роботі з програмними засобами. Програма може використовуватися на ПЕОМ архітектури IBM PC з ОС Windows ХР/Vista/7/8/10. Програму розроблено в середовищі PyCharm Community Edition 2022.2.3.In this master's thesis, software has been developed that is designed for the system for detecting intrusion into the industrial IoT infrastructure using machine learning algorithm. The purpose of the development is to study and software implementation of the system for detecting intrusion into the industrial IoT infrastructure using machine learning algorithm. The object of the study is the process of creation system for detecting intrusion into the industrial IoT infrastructure using machine learning algorithm. The subject of the study is the detection methods of system for detecting intrusion into the industrial IoT infrastructure using machine learning algorithm Research methods are based on information protection methods, mathematical statistics methods, and software development methods. The result of the work is a software implementation of the system for detecting intrusion into the industrial IoT infrastructure using machine learning algorithm. In the process of working on the software model, an analysis of existing hardware and software was performed. All components of the developed software are fully described. Developed user-friendly interface. Instructions for working with software are given. The program can be used on an IBM PC PC with Windows XP / Vista / 7/8/10. The program is developed in the PyCharm Community Edition 2022.2.3. environment.uk_UA
dc.identifier.citationШовкопляс, Ю. С. Дослідження та програмна реалізація системи виявлення вторгнень в промислову ІоТ-інфраструктуру : кваліфікаційна магістерська робота : спец. 123 "Комп'ютерна інженерія" / наук. кер. Н. М. Якименко ; Центральноукраїн. нац. тех. ун-т. - Кропивницький : ЦНТУ, 2022. - 159 с.uk_UA
dc.identifier.urihttps://dspace.kntu.kr.ua/handle/123456789/12625
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherЦНТУuk_UA
dc.subjectкомп’ютерна інженеріяuk_UA
dc.subjectсистема виявлення вторгненьuk_UA
dc.subjectмашинне навчаннняuk_UA
dc.subjectcomputer engineeringuk_UA
dc.subjectintrusion detection systemuk_UA
dc.subjectmachine learninguk_UA
dc.titleДослідження та програмна реалізація системи виявлення вторгнень в промислову ІоТ-інфраструктуруuk_UA
dc.title.alternativeResearch and software implementation of the system for detecting intrusion into the industrial IoT infrastructureuk_UA
dc.typeOtheruk_UA

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
KMR_KI-21M_Shovkoplias.pdf
Size:
1.51 MB
Format:
Adobe Portable Document
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
7.42 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: