prikaz prve stranice dokumenta Razvoj prediktivnog algoritma za klasifikaciju mrežnog prometa
Rad nije dostupan
završni rad
Razvoj prediktivnog algoritma za klasifikaciju mrežnog prometa
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. urn:nbn:hr:168:581990
Bokšić, Iva
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Bokšić, I. (2021). Razvoj prediktivnog algoritma za klasifikaciju mrežnog prometa (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:581990

Bokšić, Iva. "Razvoj prediktivnog algoritma za klasifikaciju mrežnog prometa." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:581990

Bokšić, Iva. "Razvoj prediktivnog algoritma za klasifikaciju mrežnog prometa." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:581990

Bokšić, I. (2021). 'Razvoj prediktivnog algoritma za klasifikaciju mrežnog prometa', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 27.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:581990

Bokšić I. Razvoj prediktivnog algoritma za klasifikaciju mrežnog prometa [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 27.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:581990

I. Bokšić, "Razvoj prediktivnog algoritma za klasifikaciju mrežnog prometa", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:581990

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:581990
Podaci o radu
NaslovRazvoj prediktivnog algoritma za klasifikaciju mrežnog prometa
Naslov (engleski)Predictive Algorithm Development for Classification of Network Traffic
AutorIva Bokšić
MentorDamir Pintar (mentor)
Član povjerenstvaDamir Pintar (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaLuka Humski (član povjerenstva)
Član povjerenstvaAna Šarčević (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2021-07-09, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Napadi na komunikacijsku mrežu predstavljaju problem ostvarenja sigurnosti podataka. Detekcija napada i provođenje ispravnih postupaka za njegovo otklanjanje jedan su od glavnih načina borbe protiv napada. Tema napisanog rada je analiza podataka koji predstavljaju promet mreže i gradnja klasifikatora koji bi prepoznavali razrede napada. Analizom podataka ustanovljena je neravnomjerna rasprostranjenost podataka između razreda. Naduzorkovanjem pa poduzorkovanjem je uklonjen taj problem te su ponovljeni algoritmi klasifikacije. Pokazalo se da su se rezultati klasifikatora poboljšali. Modeli s najboljim rezultatima su ekstremno pojačavanje gradijenta i stroj potpornih vektora. Klasifikatori su postizali točnost od 49\% do 79\%. Model koji je imao najlošiju točnost prije naduzorkovanja i poduzorkovanja, ali kojem se i točnost povećala za 15\% je naivni Bayesov klasifikator.
Sažetak (engleski)
Attacks on the communication network are a problem of data security. Detecting an attack and carrying out the correct procedures to eliminate it are one of the main ways to fight an attack. The topic of this paper is the analysis of data representing network traffic and the construction of classifiers that would identify attack classes. Data analysis revealed an uneven distribution of data between classes. Oversampling and then undersampling over data removed this problem and the classification algorithms were repeated. Classifier results have been shown to improve. Model with best results are Extreme gradient boosting and Support vector machines. Classifiers achieved accuracy from 49% to 79%. The model that had the worst accuracy before oversampling and undersampling, but whose accuracy also increased by 15% is Naive Bayes classifier.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:581990
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-14 20:07:17