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

Các nhiệm vụ khác

Nghiên cứu chọn tạo giống ngô lai cho vùng thâm canh
Cơ sở khoa học nâng cao năng lực quản trị của đơn vị sự nghiệp công lập ở Việt Nam hiện nay
Nghiên cứu đề xuất một số giải pháp nhằm tăng cường và phát huy vai trò lãnh đạo quản lý nhà nước của phụ nữ Hải Phòng trong thời kỳ công nghiệp hóa hiện đại hóa
Lịch sử mặt trận tổ quốc Việt Nam tỉnh Phú Yên
Nghiên cứu đánh giá khả năng sinh trưởng và sinh sản của bò cái lai BBB trên địa bàn tỉnh Vĩnh Phúc
Xây dựng nhãn hiệu tập thể Cá chép lai Bảo Thắng cho sản phẩm cá chép lai của huyện Bảo Thắng tỉnh Lào Cai
Độ chứa than miền Trung Việt Nam chủ yếu bể than Quảng Nam-Đà Nẵng
Điều tra thực trạng, đánh giá chế độ dòng chảy, xu thế diễn biến các bãi bồi, cồn nổi ven sông và đề xuất giải pháp khai thác tổng hợp
Xây dựng kho lưu trữ tài liệu hành chính số tại Bộ Tài chính
Tác động của tâm lý xã hội đối với sự phát triển thị trường sức lao động ở nước ta hiện nay - vấn đề và giải pháp

liên kết website

Lượt truy cập

Lượt truy cập : 17,247,645

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