Şifrələnmiş tətbiqin klassifikasiya üçün deep learning metodlarının tətbiqi

Məmmədova, Ləman; Musayeva, Xəyalə; Həmidli, Aytac; Əlizadə, Şəfa

DSpace Home
→
Magistratura Dissertasiyaları
→
İnformasiya texnologiyaları və telekommunikasiya fakültəsi
→
2023-2024 Akademik ili
→
View Item

dc.contributor.author	Məmmədova, Ləman
dc.contributor.author	Musayeva, Xəyalə
dc.contributor.author	Həmidli, Aytac
dc.contributor.author	Əlizadə, Şəfa
dc.date.accessioned	2024-09-05T07:11:13Z
dc.date.available	2024-09-05T07:11:13Z
dc.date.issued	2024-07-11
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/123456789/382
dc.description.abstract	Şifrələnmiş trafik kibertəhlükəsizlik sahəsində getdikcə daha böyük problemə çevrilir, çünki internetdən istifadə hər gün artmaqdadır. Ənənəvi üsullardan istifadə edərək şifrələnmiş trafikin təhlili çətin və ya qeyri-mümkün ola bilər. Bu kiberhücumçulara öz fəaliyyətlərini gizlətməyə və aşkarlanmadan qaçmağa imkan verir. Şifrələnmiş trafik təsnifatında dərin öyrənmənin istifadəsi bu sahədə yaranan problemləri aradan qaldırmağa köməklik edir. Dərin öyrənmə böyük həcmdə məlumatları təhlil etmək və mürəkkəb əlaqələri müəyyən etmək qabiliyyəti ilə seçilir. 4 Ənənəvi üsullardan fərqli olaraq, dərin öyrənmə alqoritmləri verilənlərdəki nümunələri avtomatik öyrənərək şifrələnmiş trafik təhlilində daha effektiv və dəqiq nəticələr əldə etməyə imkan verir.	en_US
dc.language.iso	en	en_US
dc.rights	Attribution-NoDerivs 3.0 United States	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/	*
dc.subject	Şəbəkə Trafiki	en_US
dc.subject	Şifrələnmiş trafikin təsnifatı və yaranan çətinliklər	en_US
dc.subject	Deep Learning metodunun istifadə sahələri	en_US
dc.subject	Deep Learning metodu ilə sistem qurulması	en_US
dc.subject	Şifrələnmiş Trafikinin Sinifləndirməsi üçün Deep Learning tədqiq üsulları	en_US
dc.title	Şifrələnmiş tətbiqin klassifikasiya üçün deep learning metodlarının tətbiqi	en_US
dc.type	Thesis	en_US