METHODOLOGICAL APPROACHES TO BUILDING EFFECTIVE NETWORK ANOMALY DETECTION SYSTEMS
Keywords:
: Deepfake, Generative Adversarial Networks (GANs), Cybersecurity, Deepfake Detection.Abstract
Abstract. This paper presents a methodological framework for classifying network traffic anomalies, detailing the relationships between their sources, manifestation areas, and characteristic features. Optimized detection schemes for anomalies and misuse based on threshold-based, statistical, and machine learning methods are discussed. A formal model for detecting and classifying anomalous events in distributed networks is proposed, ensuring high detection accuracy and adaptive parameter tuning.
References
Юсупов, С. Ю., & Гуломов, Ш. Р. (2020). Совершенствование схем и моделей обнаружения сетевых аномалий в компьютерных системах. Proceedings of the International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT), Ташкент, Узбекистан. https://doi.org/10.1109/AICT50176.2020.9368781
Будько М. Б., Малько А. Д., Стародубова Д. Д., Стародубов Р. Д. Обнаружение аномалий сетевого трафика: основные аспекты, проблемы и методы // Известия ТУИТ, 2020.
Абдулхамидова, Н. (2024). ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ СЕТЕВОГО ТРАФИКА: ВОЗМОЖНОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ. Research and implementation, 2(2), 35-37.
Курбанов С. Н. Алгоритмы обнаружения аномалий в сетевом трафике с использованием машинного обучения // Scopus Academia, 2024.
Гуломов Ш. Р., Каримова Д., Акбарова Ш. А., Косимова Г. И. «Сравнительный анализ методов контентной фильтрации сетевого трафика», Международный журнал.
Мухтаров, Ф. М., & Абдулхамидова, Н. К. (2024). Обнаружение Ddos-Атак В Реальном Времени. Miasto Przyszłości, 55, 824-829.
Хусанова, М. К., & Абдулхамидова, Н. К. (2024). Проблемы, Связанные С Аномалиями В Сетевом Трафике. Miasto Przyszłości, 55, 190-194.
Мухтаров, Ф. М., & Абдулхамидова, Н. К. (2024). СИСТЕМЫ И ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ АНОМАЛИЙ В СЕТЕВОМ ТРАФИКЕ. Indexing, 1(1).
Additional Files
Published
How to Cite
Issue
Section
Categories
License
Copyright (c) 2025 Nilufar Abdulhamidova
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
