ISSN 2413‑1261 

Класифікація вебтрафіку HTTP/HTTPS-запитів на основі ML-методів

Loading...
Thumbnail Image

Date

Authors

Стрелковська, Ірина Вікторівна

Стрелковська, І. В.

Strelkovska, Iryna V.

Соловська, Ірина Миколаївна

Соловська, І. М.

Solovska, Iryna M.

Стрелковська, Юлія Олександрівна

Стрелковська, Ю. О.

Strelkovska, Yuliia O.

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

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By