Отрывок: recall(Полнота), f1-score(F1 метрика) рассчитано с помощью методов precision_score, recall_score и f1_score из библиотеки scikit learn соответственно: results_tr['precision'] = precision_score(Y_train, y_tr_pred, average='weighted') results_tr['recall'] = recall_score(Y_train, y_tr_pred, average='weighted') results_tr['f1_score'] = f1_score(Y_train, y_tr_pred, average='weighted') Также была получена и построена матрица ошибок с помощью метода confusion_matrix из из библиотеки sciki...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Сержантов Е. С. | ru |
dc.contributor.author | Иванов Д. В. | ru |
dc.contributor.author | Министерство образования и науки России | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Естественнонаучный институт | ru |
dc.coverage.spatial | Random Forest | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритм случайного леса | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритмы обнаружения вторжений | ru |
dc.coverage.spatial | аномалии сетевого трафика | ru |
dc.coverage.spatial | компьютерные атаки | ru |
dc.coverage.spatial | машинное обучение | ru |
dc.coverage.spatial | обнаружение аномалий | ru |
dc.coverage.spatial | обнаружение вторжений | ru |
dc.coverage.spatial | программные комплексы | ru |
dc.creator | Сержантов Е. С. | ru |
dc.date.accessioned | 2023-02-13 10:51:50 | - |
dc.date.available | 2023-02-13 10:51:50 | - |
dc.date.issued | 2023 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20230206134402 | ru |
dc.identifier.citation | Сержантов, Е. С. Программный комплекс для тестирования алгоритмов обнаружения вторжений : вып. квалификац. работа по спец. 10.05.01 "Компьютерная безопасность" (уровень специалитета) / Е. С. Сержантов ; рук. работы Д. В. Иванов ; Минобрнауки России, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Естественнонауч. ин-т, Мех.-мат. фак-т, Каф. безопасности информ. систем. - Самара, 2023. - 1 файл (1,3 Мб). - Текст : электронный | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Programmnyi-kompleks-dlya-testirovaniya-algoritmov-obnaruzheniya-vtorzhenii-101935 | - |
dc.description.abstract | Проанализированы сетевые аномалии, алгоритмы обнаружениявторжений.Реализованы алгоритмы обнаружения вторжений основанные намашинном обучении.Разработано программное средство для тестирования алгоритмовобнаружения вторжений.Проведено успешное тестирование алгоритмов обнаружениявторжений.С помощью получившихся результатов выявлен наиболееэффективный алгоритм обнаружения вторжений – алгоритм случайного леса(Random Forest). | ru |
dc.title | Программный комплекс для тестирования алгоритмов обнаружения вторжений | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.37.23 | ru |
dc.subject.udc | 004.056 | ru |
dc.textpart | recall(Полнота), f1-score(F1 метрика) рассчитано с помощью методов precision_score, recall_score и f1_score из библиотеки scikit learn соответственно: results_tr['precision'] = precision_score(Y_train, y_tr_pred, average='weighted') results_tr['recall'] = recall_score(Y_train, y_tr_pred, average='weighted') results_tr['f1_score'] = f1_score(Y_train, y_tr_pred, average='weighted') Также была получена и построена матрица ошибок с помощью метода confusion_matrix из из библиотеки sciki... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Сержантов_Егор_Сергеевич_Программный_комплекс_тестирования.pdf | 1.33 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.