https://uzindex.com/id/eprint/3440 2026-10-04T03:00:05Z info:eu-repo/semantics/descriptiveMetadata https://uzindex.com/id/eprint/3440/ РАЗРАБОТКА И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМА АВТОМАТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ СЕТЕВЫХ СОБЫТИЙ Бектемирова, Зухра Усмонов, Махсуд <p><em>С ростом объема сетевого трафика и угроз безопасности автоматическая классификация сетевых событий стала жизненно важной. В этой статье представлена разработка и оценка алгоритма на основе машинного обучения для классификации сетевых событий. Алгоритм извлекает статистические и полезные характеристики из сетевых пакетов и применяет методы выбора функций. Модели обучения с учителем, такие как деревья решений, случайный лес и нейронные сети, обучаются на отфильтрованных наборах функций. Алгоритм оценивается на наборах данных </em><em>NSL</em><em>-</em><em>KDD</em><em> и </em><em>UNSW</em><em>-</em><em>NB</em><em>15 с использованием таких показателей, как точность, точность и полнота. Результаты экспериментов показывают, что классификатор случайного леса обеспечивает наилучшую производительность с точностью более 95% для обоих наборов данных. Предложенный алгоритм демонстрирует высокую эффективность при классификации сетевых событий на категории безопасных и атак в режиме реального времени.</em></p> 2024-06-04 Article NonPeerReviewed application/pdf en https://uzindex.com/id/eprint/3440/1/%D0%A0%D0%90%D0%97%D0%A0%D0%90%D0%91%D0%9E%D0%A2%D0%9A%D0%90_%D0%98_%D0%9E%D0%A6%D0%95%D0%9D%D0%9A%D0%90_%D0%AD%D0%A4%D0%A4%D0%95%D0%9A%D0%A2%D0%98%D0%92%D0%9D%D0%9E%D0%A1%D0%A2%D0%98_%D0%90%D0%9B%D0%93%D0%9E%D0%A0%D0%98%D0%A2%D0%9C%D0%90_%D0%90%D0%92%D0%A2%D0%9E%D0%9C%D0%90%D0%A2%D0%98%D0%A7%D0%95%D0%A1%D0%9A%D0%9E%D0%99_%D0%9A.pdf Бектемирова, Зухра and Усмонов, Махсуд (2024) РАЗРАБОТКА И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМА АВТОМАТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ СЕТЕВЫХ СОБЫТИЙ. Barqaror Taraqqiyot va Rivojlanish Tamoyillari, 2 (6). pp. 38-52. info:eu-repo/semantics/objectFile info:eu-repo/semantics/humanStartPage