Şifrələnmiş tətbiqin klassifikasiya üçün deep learning metodlarının tətbiqi
Date Issued
2024-07-11
Author(s)
Məmmədova, Ləman
Musayeva, Xəyalə
Həmidli, Aytac
Əlizadə, Şəfa
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.
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.