Класифікація вебтрафіку HTTP/HTTPS-запитів на основі ML-методів
Loading...
Date
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Одеса : Гельветика
Abstract
Розглянуто задачу класифікації вебтрафіку до нормального (еталонного) або аномального (шкідливого) вебтрафіку HTTP/HTTPS-запитів. Встановлено, що для класифікації вебтрафіку доцільним є використання методів машинного навчання (ML-методів). Запропоновано використання для класифікації вебтрафіку методу k-найближчих сусідів KNN та Байєсівського методу. Отримані результати можуть бути використаними в системах моніторингу вебтрафіку та раннього попередження аномалій вебресурсів.
Description
Стрелковська І. В., Соловська І. М., Стрелковська Ю. О. Класифікація вебтрафіку HTTP/HTTPS-запитів на основі ML-методів. Передові технології в інформаційно-комунікаційній інженерії (ATICE'2026) : збірник матеріалів IV міжнар. конф. (м. Одеса, 16 лип. 2026 р.) / заг. ред. Н. О. Пунченко ; Міжнародний університет. Одеса : Гельветика, 2026. С. 21-25. URL: https://doi.org/10.32837/11300.33751
Citation
Стрелковська І. В., Соловська І. М., Стрелковська Ю. О. Класифікація вебтрафіку HTTP/HTTPS-запитів на основі ML-методів. Передові технології в інформаційно-комунікаційній інженерії (ATICE'2026) : збірник матеріалів IV міжнар. конф. (м. Одеса, 16 лип. 2026 р.) / заг. ред. Н. О. Пунченко ; Міжнародний університет. Одеса : Гельветика, 2026. С. 21-25. URL: https://doi.org/10.32837/11300.33751