Застосування нейронної мережі типу PNN для розпізнавання мережевих кібератак

dc.contributor.authorГойко, Франц
dc.contributor.authorТерейковська, Людмила
dc.date.accessioned2026-03-26T08:29:14Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractПредставлено результати дослідження застосування ймовірнісної нейронної мережі типу PNN у задачі класифікації кібератак. Важливість цієї задачі обумовлена тим, що зростання кількості та складності кібератак у сучасних інформаційних системах вимагає розробки ефективних методів їхнього виявлення та класифікації для своєчасного реагування та мінімізації ризиків. Як показує практичних досвід та результати аналізу науково-практичних джерел, застосування ймовірнісної нейронної мережі типу PNN потребує адаптації до задачі класифікації кібератак задля вдосконалення систем кіберзахисту та підвищенню рівня інформаційної безпеки.
dc.identifier.citationГойко Ф. Застосування нейронної мережі типу PNN для розпізнавання мережевих кібератак / Ф. Гойко, Л. Терейковська // Build Master Class 2025 : Conference proceedings international scientific – practical conference of young scientists, Kyiv, 26.11- 28.11.2025 / Kyiv National University of Construction and Arhitecture ; chief ed. V. I. Skochko. – Kyiv : KNUCA, 2025. – P. 459 – 460. – Bibliogr. : 4 titl.
dc.identifier.isbn978-617-8800-02-4
dc.identifier.urihttps://repositary.knuba.edu.ua/handle/123456789/18941
dc.language.isouk
dc.publisherКНУБА
dc.subjectймовірнісні нейронні мережі
dc.subjectPNN
dc.subjectкіберзахист
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectкласифікація кібератак
dc.subjectмережевий трафік
dc.subjectінформаційна безпека
dc.titleЗастосування нейронної мережі типу PNN для розпізнавання мережевих кібератак
dc.typeArticle
local.subject.departmentкафедра інформаційних технологій проєктування та прикладної математики
local.subject.udc004.032.6:004.056

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
459-460.pdf
Size:
813.86 KB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
3.68 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: