ТЕХНОЛОГІЯ ВИЗНАЧЕННЯ ТИПУ ОПЕРАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ВІДДАЛЕНОГО ВУЗЛА ЗА ДОПОМОГОЮ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

04.05.2022

ТЕХНОЛОГІЯ ВИЗНАЧЕННЯ ТИПУ ОПЕРАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ВІДДАЛЕНОГО ВУЗЛА ЗА ДОПОМОГОЮ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Ідея полягає у використанні методів машинного навчання для вирішення задачі класифікації операційної системи віддаленого вузла. У роботі описано процес моделювання різних моделей машинного навчання для визначення оптимального підходу до вирішення вказаної задачі. Для аналізу було обрано наступні методи:

- дерево рішень (Decision Tree) – встановлення мітки класу, використовуючи набір правил у вигляді дерева;

- багатошаровий персептрон (Multilayer Perceptron) – нейромережа, що має один або декілька прихованих шарів, мета якої – встановлення ваг зв’язків і створення таким чином алгоритму вирішення задачі;

- гауссовський наївний баєсовський класифікатор (Gaussian Naïve Bayes) – вирішення задачі класифікації, базуючись на незалежності кожної пари ознак (дані для кожного представника обрані з простого розподілу Гаусса);

- метод k найближчих сусідів (K-Nearest Neighbors) – встановлення мітки класу, використовуючи схожість ознак» найближчих k сусідів;

- метод опорних векторів (Support Vector Machine) – віднесення об’єкту до певного класу, в залежності від того, по яку сторону з вектора (створюється на основі навчальних даних) буде розміщено об’єкт;

- логістична регресія (Logistic Regression) – ймовірності описують можливі результати, використовуючи логістичну функцію;

- випадковий ліс (Random Forest) – ансамблевий класифікатор, до якого входять кілька дерев рішень, що дозволяє підвищити точність визначення (кількість правильних випадків класифікації).

Результати моделювання свідчать про те, що 2 моделі мають кращі результати визначення, а саме: дерево рішень та випадковий ліс. Проте оскільки метод «випадковий ліс» вимагає більшу кількість ресурсів, зокрема час навчання, було прийнято рішення використовувати метод «дерево рішень».

При тестуванні, використовуючи розроблену технологію, було отримано результати, які свідчать про те, що технологія має вищу точність визначення, у порівнянні з існуючим програмним засобом, який також вирішує дану задачу – Nmap.

Назва конкурсу:  Конкурс «Вирішення практичних задач із застосуванням штучного інтелекту»
ПІБ конкурсанта:  Борусевич Артур Вячеславович
Країна:  Україна
Область:  Вінницька область
Назва НЗ:  Вінницький національний технічний університет
Учасник фіналу:  Так
Сумарна оцінка (максимум - 5):  2
Файл статті (pdf):  Завантажити