Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://repository.lnup.edu.ua/jspui/handle/123456789/2926
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorХом’як, Назар Юрійович-
dc.date.accessioned2025-12-17T18:05:34Z-
dc.date.available2025-12-17T18:05:34Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationХом'як Н.Ю. Застосування методів машинного навчання для аналізу трафіку в мережах ІоТ: кваліфікаційна робота. Львів, 2025. 75 с.uk_UA
dc.identifier.urihttps://repository.lnup.edu.ua/jspui/handle/123456789/2926-
dc.descriptionСпеціальність 126 "Інформаційні системи та технології"uk_UA
dc.description.abstractУ кваліфікаційній роботі проаналізовано багаторівневу архітектуру IoT, досліджено підходи до виявлення аномального трафіку на основі моделей глибокого навчання та систем індикаторів; розроблено метод виявлення аномальної поведінки в сенсорних мережах; змодельовано роботу IoT-мережі та проведено оцінювання запропонованого рішення.uk_UA
dc.language.isootheruk_UA
dc.publisherЛьвівський націоналньий університет ветеринарної медицини та біотехнологій ім. С. З. Ґжицькогоuk_UA
dc.subjectІнтернет речейuk_UA
dc.subjectInternet of Thingsuk_UA
dc.subjectмережевий трафікuk_UA
dc.subjectnetwork trafficuk_UA
dc.subjectаномальний трафікuk_UA
dc.subjectabnormal trafficuk_UA
dc.subjectкібербезпека IoTuk_UA
dc.subjectIoT cybersecurityuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectmachine learninguk_UA
dc.subjectглибинне навчанняuk_UA
dc.subjectdeep learninguk_UA
dc.subjectнейронні мережіuk_UA
dc.subjectneural networksuk_UA
dc.subjectDNSuk_UA
dc.subjectDGAuk_UA
dc.titleЗастосування методів машинного навчання для аналізу трафіку в мережах ІоТuk_UA
dc.title.alternativeApplication of machine learning methods for traffic analysis in IoT networksuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
Располагается в коллекциях:ОС «Магістр» / Master's degree

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Homiak_mag.pdfкваліфікаційна робота11,85 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.