DDoS-attack detection using artificial neural networks in Matlab
Fragment książki (Rozdział monografii pokonferencyjnej)
MNiSW
20
Poziom I
| Status: | |
| Autorzy: | Kupershtein Leonid M., Martyniuk Tatiana B., Voitovych Olesia P., Kulchytskyi Bohdan V., Kozhemiako Andrii V., Sawicki Daniel, Kalimoldayev Maksat |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Strony: | 521 - 530 |
| Web of Science® Times Cited: | 2 |
| Scopus® Cytowania: | 3 |
| Bazy: | Web of Science | Scopus |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | TAK |
| Nazwa konferencji: | XLIV-th IEEE-SPIE Joint Symposium on Photonics, Web Engineering, Electronics for Astronomy and High Energy Physics Experiments |
| Skrócona nazwa konferencji: | XLIV SPIE-IEEE-PSP 2019 |
| URL serii konferencji: | LINK |
| Termin konferencji: | 26 maja 2019 do 2 czerwca 2019 |
| Miasto konferencji: | Wilga |
| Państwo konferencji: | POLSKA |
| Publikacja OA: | NIE |
| Abstrakty: | angielski |
| There are research results of artificial neural networks usage for solving a hardly formalized objective – detection of a DDoS attacks on the computer network information resource in this article. An analysis of existing methods, technologies and tools for detecting DDoS attacks and protecting from them is carried out. Several feed forward neural networks are simulated. The architecture of the neural network which provides high-precision detection is presented. |
