Phát hiện bất thường sử dụng mạng nơ-ron học sâu

Các nhiệm vụ khác

Thiết bị máy luyện chân không sản xuất gạch ngói cổ phục chế các công trình văn hoá cổ quốc gia
Giải pháp cải thiện việc làm thâm dụng tri thức ở Việt Nam đến năm 2025
Lớp phủ tiên tiến trên hợp kim Al sử dụng phương pháp ô-xi hóa plasma trong dung dịch điện phân - Công nghệ và Cơ chế
Hợp tác nghiên cứu chế tạo thử nghiệm hệ thống mô phỏng trợ giúp huấn luyện điều hành phương tiện giao thông
Nghiên cứu đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả quản lý đối tượng thi hành án phạt tù cho hưởng án treo cải tạo không giam giữ tại các xã phường thị trấn trên địa bàn tỉnh Phú Thọ
Nghiên cứu nguyên tắc cách thức sắp đặt hiện vật trong chùa đình đền là di tích quốc gia ở Việt Nam
Công tác xây dựng Đảng ở những vùng có đồng bào theo đạo Thiên chúa ở các tỉnh phía Nam hiện nay
Nghiên cứu xác định tác nhân gây bệnh và biện pháp phòng trừ bệnh đốm trắng hại Thanh Long (Hylocereus undatus)
Nghiên cứu cơ sở khoa học và thực tiễn nhằm xây dựng thử nghiệm bộ chỉ thị sinh học phục vụ quan trắc môi trường các lưu vực sông của Việt Nam - áp dụng thử nghiệm cho lưu vực sông Nhuệ - Đáy - Tổng quan về các hệ thống chỉ thị sinh học cho môi trường nư
Khảo sát nghiên cứu triển khai lắp đặt thử nghiệm hệ thống thiết bị giám sát hành trình của xe buýt

liên kết website

Lượt truy cập

Lượt truy cập : 17,286,682

Kết quả thực hiện nhiệm vụ

MS đề tài

102.05-2019.05

Số đăng ký KQ

2021-66-1897/KQNC

Tên nhiệm vụ

Phát hiện bất thường sử dụng mạng nơ-ron học sâu

Tổ chức chủ trì

Học viện Kỹ thuật Quân sự

Cơ quan chủ quản

Bộ Quốc phòng

Cấp quản lý nhiệm vụ

Quốc gia

Thuộc chương trình

Chủ nhiệm nhiệm vụ

PGS.TS. Nguyễn Quang Uy

Cán bộ phối hợp

TS. Cao Văn Lợi⁽¹⁾, TS. Vũ Thị Ly, ThS. Nguyễn Hoàng Quân, TS. Chu Thị Hường

Lĩnh vực nghiên cứu

Khoa học máy tính

Thời gian bắt đầu

01/09/2019

Thời gian kết thúc

01/09/2021

Năm viết báo cáo

2021

Nơi viết báo cáo

Hà Nội

Kinh phí

802 (triệu đồng)

Số trang

10 tr. + phụ lục

Tóm tắt

Đề xuất một số phương pháp mới để xử lý vấn đề mất cân bằng dữ liệu trong phát hiện bất thường dựa trên các kỹ thuật sinh các mẫu dữ liệu bất thường nhân tạo. Đề xuất các mô hình mới cho học biểu diễn ẩn dựa trên mạng AutoEncoder và áp dụng các mô hình đó trong giải bài toán phát hiện dữ liệu bất thường. Nâng cao độ chính xác của bài toán phát hiện bất thường dựa trên phương pháp học cộng đồng. Ứng dụng các phương pháp được đề xuất trong giải quyết các bài toán thực tế bao gồm bài toán phát hiện tấn công mạng và bài toán phân tích quan điểm người dùng. Phát triển các kỹ thuật ngữ nghĩa trong lập trình di truyền và ứng dụng các kỹ thuật đó trong phát hiện bất thường.

Từ khoá

Mạng nơron học sâu, Phát hiện bất thường, Cân bằng dữ liệu, Mạng AutoEncoder, Phương pháp học cộng đồng, Tấn công mạng

Nơi lưu trữ

24 Lý Thường Kiệt, Hà Nội

Ký hiệu kho

20158