Relevant bibliographies by topics / Класифікація трафіку

Contents

  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses

Academic literature on the topic 'Класифікація трафіку'

Author: Grafiati
Published: 28 May 2022
Last updated: 31 July 2025

Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles

Select a source type:

Consult the lists of relevant articles, books, theses, conference reports, and other scholarly sources on the topic 'Класифікація трафіку.'

Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.

You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.

Journal articles on the topic "Класифікація трафіку"

1

Фіялка, Світлана Борисівна. "Класифікація актуальних Soft Skills сучасного редактора". Технологія і техніка друкарства, № 1(75) (30 червня 2022): 66–72. http://dx.doi.org/10.20535/2077-7264.1(75).2022.249123.

Full text
Abstract:
Редагування як професійна діяльність охоплює різні напрями соціальних взаємодій. Сучасний редактор не лише працює з мовою і стилем текстів, а й планує медіадіяльність, сам створює різножанрові тексти, організовує роботу з підготовки матеріалів, співпрацює з творцями мультимедійного контенту, аналізує дані за джерелами трафіку, виявляє в розміщених публікаціях елементи прихованої або ненавмисної реклами, бере участь у просуванні медіапродукту тощо. Тож нині роботодавці потребують універсального працівника, професійні стандарти якого закономірно розширилися за рахунок так званих м’яких навичок.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
2

ХОПТИНСЬКИЙ, Руслан. "ВИЗНАЧЕННЯ ПІДХОДУ ЩОДО ПРІОРИТЕЗАЦІЇ ІНФОРМАЦІЙНИХ ПОТОКІВ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНОЇ МЕРЕЖІ ДЕРЖАВНОЇ ПРИКОРДОННОЇ СЛУЖБИ УКРАЇНИ". Збірник наукових праць Національної академії Державної прикордонної служби України. Серія: військові та технічні науки 90, № 1 (2023): 143–50. http://dx.doi.org/10.32453/3.v90i1.1249.

Full text
Abstract:
Сьогодні у телекомунікаційних мережах досить широко використовуються механізми забезпечення якості обслуговування, а безпосередньо якість обслуговування досягається впровадженням правил Quality of Service, які визначають тип трафіку та помічають його фрейми певними значенням. Класифікація трафіку може здійснюватися на вхідних портах комутаційних пристроїв, а саме: вхідними значеннями Class of Service, Multiprotocol Label Switching EXP, Differentiated Services Code Point, IP Precedence, Access Control Entries. Отже, існує низка механізмів, які дозволяють реалізувати цю пріоритезацію, проте визн
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
3

Kirichenko, Lyudmyla, Vitalii Bulakh, Petro Zinchenko та Maxim Tawalbeh. "ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ КЛАСИФІКАЦІЇ ФРАКТАЛЬНИХ ЧАСОВИХ РЯДІВ". System technologies 3, № 128 (2020): 115–26. http://dx.doi.org/10.34185/1562-9945-3-128-2020-11.

Full text
Abstract:
В роботі запропоновано інформаційну технологію класифікації часових рядів, що мають фрактальні властивості, на основі методів машинного навчання. Вибір методу класифікації та відповідного набору ознак ґрунтується на мультифрактальних і самоподібних властивостях часових рядів. Як приклад, на основі запропонованої інформаційної технології проведена бінарна класифікація реалізацій нормальних та атакованих трафіків.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
4

Козак, Є. Б. "ТРАДИЦІЙНІ МОДЕЛІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ У СФЕРІ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ". <h1 style="font-size: 40px;margin-top: 0;">Наукові нотатки</h1>, № 74 (27 лютого 2023): 32–38. http://dx.doi.org/10.36910/775.24153966.2022.74.5.

Full text
Abstract:
У статті досліджено традиційні моделі машинного навчання у сфері Інтернету речей. Визначено напрямки розповсюдження розумних систем та проаналізовано перспективи розвитку. Описано предмети повсякденного життя які відносяться до групи Інтернету речей. Наголошено, що величезний масштаб мереж IoT приносить нові завдання, такі як управління цими пристроями, величезний обсяг даних, зберігання, зв’язок, обчислення, безпека та конфіденційність. Наріжним каменем комерціалізації технологій IoT є гарантія безпеки та конфіденційності, а також задоволення споживачів. До головних перешкод для підвищення бе
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
5

Vasylkivskyi, M., A. Kolomiiets, M. Budash, A. Prykmeta та A. Oliinyk. "Забезпечення якості обслуговування інтернету медичних речей в мережі стандарту 5G". COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 56 (28 вересня 2024): 345–55. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2024-56-41.

Full text
Abstract:
У роботі вирішується актуальна науково-прикладна проблема забезпечення якості обслуговування (QoS) Інтернету медичних речей (IoMT) в мережі стандарту LTE/5G. Запропоновано класифікацію трафіку за пріоритетами, яка включає чотири класи якості, що дозволяє забезпечити пріоритетну обробку критичного медичного трафіку і оптимізувати використання мережевих ресурсів. Розглянуті рішення дозволяють забезпечити необхідні параметри QoS для критичних медичних додатків, таких як мінімальна затримка і висока надійність передачі даних, що є критично важливим для систем охорони здоров'я. Здійснено комплексни
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
6

Кулаков, Ю. О., та Д. М. Обозний. "Алгоритм оркестрації шифрованого трафіку в мережах SDN". Problems of Informatization and Management 1, № 81 (2025): 52–58. https://doi.org/10.18372/2073-4751.81.20129.

Full text
Abstract:
У статті розглянуто проблему перевантаження програмно визначених мереж (SDN) в умовах зростання обсягів шифрованого трафіку, що ускладнює його класифікацію та знижує ефективність традиційних методів балансування навантаження. Запропоновано алгоритм, що передбачає попередню класифікацію трафіку з використанням технологій DPI, NBAR і Cisco AVC з подальшим застосуванням політик обмеження для непріоритетних потоків. Алгоритм базується на математичній моделі типу M/M/1/K та враховує характеристики пріоритетного трафіку. Запропонований підхід дозволяє підвищити відмовостійкість мережі, покращити які
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
7

МЄШКОВ, Вадим. "АНАЛІЗ СИСТЕМ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО МОНІТОРИНГУ ТРАФІКУ КОМП’ЮТЕРНОЇ МЕРЕЖІ ДЛЯ СИСТЕМ ВИЯВЛЕННЯ АТАК". Information Technology: Computer Science, Software Engineering and Cyber Security, № 1 (20 червня 2023): 85–92. http://dx.doi.org/10.32782/it/2023-1-11.

Full text
Abstract:
У статті розглянуто інформаційну технологію інтелектуального моніторингу трафіку комп’ютерної мережі для систем виявлення атак. В статті здійснено огляд сучасних систем моніторингу трафіку, виявлення аномалій та розпізнавання атак різного типу. Проаналізовано застосування машинного навчання для аналізу трафіку і розвиток сучасних алгоритмів. Розглянуто класифікацію систем виявлення атак за основними параметрами та можливостями аналізу трафіку, а також наведено таблицю порівняння різних типів систем виявлення атак з указівкою їх переваг та недоліків. Досліджено можливі мережеві загрози, які мож
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
8

Панчук, Богдан Олександрович. "Генерація та використання змагальної вибірки для протидії ухиленню ботнетів від виявлення нейронними мережами (до 100-річчя з дня народження академіка В.М. Глушкова)". International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics" 68, № 5 (2023): 71–85. http://dx.doi.org/10.34229/1028-0979-2023-5-6.

Full text
Abstract:
Описано спосіб проведення оцінки надійності систем виявлення ботнетів на основі нейронних мереж, з точки зору їх вразливості до змагальних атак, і підвищення стійкості таких систем через розширення навчального набору штучними даними. Під «змагальною атакою» мається на увазі цілеспрямована спроба зловмисника штучно модифікувати дані (у даному разі — потоки мережевих пакетів) для спроби ухилення від виявлення класифікатором. Запропонований та реалізований метод генерації змагальних прикладів для системи класифікації трафіку на основі нейронної мережі шляхом адаптації «методу швидкого знаку граді
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
9

Шаповалова, С. І., С. В. Матях та В. М. Тітов. "ВИЗНАЧЕННЯ АНОМАЛІЙ МЕРЕЖЕВОГО ТРАФІКУ В РОЗПОДІЛЕНІЙ КОМП’ЮТЕРНІЙ СИСТЕМІ З ЕНЕРГЕТИЧНИМИ ОБ’ЄКТАМИ". Vidnovluvana energetika, № 2(77) (1 липня 2024): 52–57. http://dx.doi.org/10.36296/1819-8058.2024.2(77).52-57.

Full text
Abstract:
У роботі описано дослідження, метою яких є визначення моделі машинного навчання для експрес-аналізу мережевого трафіку в розподіленій комп’ютерній системі управління об’єктами децентралізованої генерації на основі відновлюваної енергетики. Розглянуто наявні засоби моніторингу процесів у комп’ютерній мережі. Представлено задачу виявлення аномалій мережевого трафіку як задачу бінарної класифікації. Вхідні дані моделі представлено 10 ознаками, які визначені на основі методу RFE за результатами проведених обчислювальних експериментів з класифікації за прикладами датасету Network Intrusion Detectio
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
10

НІЧЕПОРУК, АНДРІЙ, СЕРГІЙ ДАНЧУК, ОЛЕГ ІВАНЧЕНКО, СЕРГІЙ ПОСОНСЬКИЙ та ВЛАДИСЛАВ АНДРЄЄВ. "МЕТОД ВИЯВЛЕННЯ КІБЕРАТАК НА КАНАЛИ ЗВ’ЯЗКУ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ". Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences 345, № 6(2) (2024): 165–71. https://doi.org/10.31891//2307-5732-2024-345-6-25.

Full text
Abstract:
У статті розглядається новий підхід до виявлення кібератак у мережах TCP/IP, заснований на використанні спектральної кластеризації та технологій машинного навчання. Метод передбачає кілька етапів: збір та попередня обробка даних, виконання кластеризації для виділення груп схожих об'єктів, навчання алгоритму класифікації та його подальше тестування. Спектральна кластеризація застосовується для виявлення декількох типів атак, використовуючи різноманітні параметри мережевого трафіку для побудови матриці подібності. В ході дослідження було обрано набір ознак із мережевого трафіку, що включали в се
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
More sources

Dissertations / Theses on the topic "Класифікація трафіку"

1

Токмань, І. О. "Інформаційна інтелектуальна технологія детектування шкідливого трафіку в мережах інтернету речей". Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72290.

Full text
Abstract:
У роботі розглянуто ефективність застосування ряду методів та підходів машинного навчання, визначено закономірності та доцільність реалізацій. Розроблено інформаційну систему класифікації мережевого трафіку з урахування наявних проблем та на основі вивчення типових сценаріїв атак за участю IoT-ботнетів. Побудована інтелектуальна модель реалізовано у формі програмного забезпечення, створеного за допомогою інтерактивної оболонки Jupyter Notebook.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
You might also be interested in the extended bibliographies on the topic 'Класифікація трафіку' for particular source types:
Journal articles
We offer discounts on all premium plans for authors whose works are included in thematic literature selections. Contact us to get a unique promo code!

To the bibliography