• ВХОД
  •  

    Полное описание

    Рязанова, Н. Ю. Метод построения классификатора сетевого трафика на основе глубокого обучения / Н. Ю. Рязанова, С. В. Осипова, Т. Ю. Михайлова. - Текст : непосредственный // Автоматизация и соврем. технологии : ежемесячный межотраслевой научно-технический журнал. - 2021. - Том 75, N 4. - С. 177-182. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 0869-4931.

    ГРНТИ УДК
    28.23.37004.032.26

    Рубрики:
    Нейронные сети

    Кл.слова (ненормированные): сетевой трафик -- глубокое обучение -- нейронная сеть долгой краткосрочной памяти -- необработанные данные
    Аннотация: Приведены обзор и анализ методов построения классификаторов сетевого трафика и показано преимущество методов глубокого обучения. На основе сравнительного анализа выбраны методы глубокого обучения с учителем. Рассмотрен метод, основанный на использовании многослойной нейронной сети долгой краткосрочной памяти (LSTM). Создана структура глубокой сети, на вход которой подаются потоки необработанных данных, разделённые на сессии. На основе выбранных классов приложений экспериментально доказано, что разработанная нейронная сеть долгой краткосрочной памяти, на вход которой подаются необработанные данные, позволяет получить высокую точность классификации.
    Доп. точки доступа:
    Осипова, С.В.
    Михайлова, Т.Ю.

    Экз-ры полностью 860f87154415694ea86e65728147adf7/2021/75/4
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -753864-310428)

    Шифр в сводном ЭК: 14bd49756e7dae44ba5ff8d0421174d2




    Заказ фрагмента документа ₽