Тема выпускной квалификационной работы: «Обнаружение классов атак с использованием LSTM-сетей».Целью работы является обнаружение и классификация сетевых атак с использованием LSTM-сетей. Предметом исследования являются современные методы автоматизированного обнаружения сетевых атак. Задачи, решаемые в ходе исследования:Анализ набора данных и подготовка данных. Обучение LSTM сети для обнаружения и классификации сетевых атак. Оценка точности работы созданного средства. В ходе работы была исследована архитектура нейронной сети LSTM и структура набора данных UNSW-FB15. Были проанализированы современные исследования в области обнаружения сетевых атак.В результате работы было разработано средство обнаружения сетевых атак с помощью сети LSTM, была продемонстрирована эффективность средства. Был сделан вывод, что LSTM сеть отлично подходит для задачи обнаружения сетевых атак. Полученные результаты могут быть использованы в качестве основы для проектирования систем обнаружения сетевых атак.

The topic of the graduate qualification work is «Detection of attack classes using LSTM networks». The purpose of the study is detection and classification of network attacks using LSTM networks. The subject of the work is modern methods of automated detection of network attacks. The research set the following goals:Data set analysis and data preparation.LSTM network training for detecting and classifying network attacks.Evaluation of the accuracy of the created toolDuring the work the architecture of the LSTM neural network and the structure of the UNSW-FB15 dataset were studied. Modern studies in network attacks detection area were analyzed.The work resulted in development of a tool to detect network attacks using the LSTM network. Tool has satisfactory indicators in quality of network attacks detection. The studying point to conclusion that LSTM network is great for the task of detecting network attacks.The results could be used as a base for network attack detection systems designing.