ВКР Разработка системы обнаружения вторжений в информационно-аналитическую систему на основе машинного обучения

Требуется помощь в написании? Наши эксперты готовы помочь! Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Актуальность темы

В условиях постоянно растущего числа и сложности киберугроз, разработка системы обнаружения вторжений (СОВ) в информационно-аналитическую систему (ИАС) на основе машинного обучения (МО) является актуальной задачей. Использование МО позволяет СОВ адаптироваться к новым видам атак и повысить точность обнаружения. Данная ВКР направлена на создание такой системы.

Цель и задачи

Цель данной работы – разработать систему обнаружения вторжений в информационно-аналитическую систему на основе машинного обучения.
Задачи:

1. Провести анализ существующих методов обнаружения вторжений и алгоритмов машинного обучения.
2. Определить требования к системе обнаружения вторжений.
3. Разработать архитектуру системы обнаружения вторжений на основе машинного обучения.
4. Реализовать прототип системы.
5. Провести тестирование и оценку эффективности системы.

Объект и предмет

Объектом исследования является процесс обнаружения вторжений в информационно-аналитическую систему. Предметом – методы и средства разработки системы обнаружения вторжений на основе машинного обучения.

Примерный план

1. Введение 2. Анализ существующих методов обнаружения вторжений и алгоритмов машинного обучения 3. Определение требований к системе обнаружения вторжений 4. Разработка архитектуры системы обнаружения вторжений на основе машинного обучения 5. Реализация прототипа системы 6. Тестирование и оценка эффективности 7. Заключение 8. Список литературы
Обязательно изучите Полное руководство по ВКР по ИБ.

Ожидаемые результаты

Ожидается, что в результате выполнения данной работы будет разработана система обнаружения вторжений в информационно-аналитическую систему на основе машинного обучения, обеспечивающая высокую точность и адаптивность к новым угрозам.

Типичные ошибки

• Недостаточный анализ методов обнаружения вторжений и алгоритмов машинного обучения.
• Неправильное определение требований к системе.
• Неэффективная архитектура системы.
• Ошибки при реализации прототипа.
• Недостаточное тестирование и оценка эффективности.

Пример введения

Введение: Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности обнаружения вторжений в информационно-аналитические системы с использованием машинного обучения. Объектом исследования является процесс обнаружения вторжений в информационно-аналитическую систему. Предметом исследования являются методы и средства разработки системы обнаружения вторжений на основе машинного обучения. Целью данной работы является разработка системы обнаружения вторжений в информационно-аналитическую систему на основе машинного обучения. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: провести анализ существующих методов обнаружения вторжений и алгоритмов машинного обучения, определить требования к системе обнаружения вторжений, разработать архитектуру системы обнаружения вторжений на основе машинного обучения, реализовать прототип системы, провести тестирование и оценку эффективности системы. В работе использованы следующие методы исследования: анализ, моделирование, разработка, тестирование.

Заключение ВКР

В заключение следует отметить, что в ходе выполнения данной работы была разработана система обнаружения вторжений в информационно-аналитическую систему на основе машинного обучения. Разработанная система обеспечивает высокую точность и адаптивность к новым угрозам. Полученные результаты могут быть использованы для разработки и внедрения систем обнаружения вторжений на предприятиях. Дальнейшие исследования могут быть направлены на улучшение функциональности системы и повышение ее эффективности.

Список источников

Список источников должен содержать актуальные научные статьи и нормативные документы, например:

1. MITRE ATT&CK Framework.
2. Supervised Machine Learning for Intrusion Detection: A Survey, Garcia, J., et al.
3. Иванов И.И. Обнаружение вторжений с использованием машинного обучения: учебное пособие. - М.: ДМК Пресс, 2020.

Как мы работаем

1. Анализ требований вашего вуза
2. Подбор актуальных источников
3. Уникальный текст
4. Проверка на плагиат
5. Сопровождение до защиты