Моделі та методи запобігання інсайдерським атакам у розподілених обчислювальних середовищах
| dc.contributor.author | Мельник Дмитро Васильович | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-21T16:25:34Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | Мета магістерської роботи: розроблення моделей і методів запобігання інсайдерським атакам у розподілених обчислювальних середовищах, заснованих на динамічному аналізі поведінки користувачів та використанні технологій глибокого навчання. Об’єкт дослідження: процеси забезпечення інформаційної безпеки у розподілених обчислювальних середовищах, орієнтованих на обробку великих даних. Предмет дослідження: моделі, методи та алгоритми запобігання інсайдерським атакам у розподілених обчислювальних середовищах із використанням технологій глибокого навчання та поведінкового аналізу. Результати дослідження В роботі розроблено архітектуру фреймворку безпеки, який забезпечує багаторівневий моніторинг поведінки користувачів і безпечну комунікацію між вузлами системи. Висновок Впровадження запропонованого підходу дозволяє своєчасно виявляти підозрілі дії користувачів, мінімізувати наслідки внутрішніх інцидентів безпеки та підвищити довіру до обчислювальних сервісів у середовищах великих даних | |
| dc.identifier.uri | https://repo.nung.edu.ua/handle/123456789/11519 | |
| dc.subject | РОЗПОДІЛЕНІ ОБЧИСЛЕННЯ | |
| dc.subject | ВЕЛИКІ ДАНІ | |
| dc.subject | ІНФОРМАЦІЙНА БЕЗПЕКА | |
| dc.subject | ІНСАЙДЕРСЬКІ АТАКИ | |
| dc.subject | ПОВЕДІНКОВИЙ АНАЛІЗ | |
| dc.subject | ВИЯВЛЕННЯ ВТОРГНЕНЬ | |
| dc.subject | ГЛИБОКЕ НАВЧАННЯ | |
| dc.subject | ФРЕЙМВОРК БЕЗПЕКИ. | |
| dc.title | Моделі та методи запобігання інсайдерським атакам у розподілених обчислювальних середовищах | |
| dc.type | Thesis |
