УДК 004.047

А.Б. КАЧИНСЬКИЙ
Навчально-науковий фізико-технічний інститут Національного технічного університету
України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, Україна,
 akachynsky@gmail.com

М.С. СТРЕМЕЦЬКА
Навчально-науковий фізико-технічний інститут Національного технічного університету
України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, Україна,
 mira.stremetska@gmail.com

МЕТОД ГОЛОВНИХ КОМПОНЕНТ ЯК ІНСТРУМЕНТ АНАЛІЗУ
МЕРЕЖЕВОГО ТРАФІКУ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ DDoS-АТАК

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

• 1. Jolliffe I.T. Principal component analysis. Springer Series in Statistics. 2nd ed. New York: Springer, 2002. 487 p.
• 2. Bruce P., Bruce A. Practical statistics for data scientists: 50 essential concepts. Sebastopol, CA: O’Reilly Media, Inc., 2017. 315 p.
• 3. Sharafaldin I., Lashkari A.H., Hakak S., Ghorbani A.A. Developing realistic distributed denial of service (DDoS) attack dataset and taxonomy. Proc. 2019 International Carnahan Conference on Security Technology. IEEE, 2019. P. 1–8. https://doi.org/10.1109/CCST.2019.8888419.
• 4. DDoS evaluation dataset (CIC-DDoS2019). URL: https://www.unb.ca/cic/datasets/ddos-2019.html.
• 5. Нестеренко Є.С., Стремецька М.С. Проблема вибору системи показникiв для аналiзу PCAP-файлiв. Теоретичнi i прикладнi проблеми фiзики, математики та iнформатики: Mатерiали XVIII Всеукраїнської науково-практичної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених (12–13 травня 2020 р., Київ, Україна). Київ: КПI iмені Iгоря Сiкорського, Вид-во «Полiтехнiка», 2020. С. 97–100.
• 6. Lopez A.D., Mohan A.P., Nair S. Network traffic behavioral analytics for detection of DDoS attacks. SMU Data Science Review. 2019. Vol. 2, Iss. 1. Article number 14.
• 7. Toupas P., Chamou D., Giannoutakis K.M., Drosou A., Tzovaras D. An intrusion detection system for multi-class classification based on deep neural networks. 18th IEEE Int. Conf. Mach. Learn. Appl. (ICMLA) (December 16–19, 2019). IEEE, 2019. P. 1253–1258. https://doi.org/10.1109/ICMLA.2019.00206.
• 8. Collins M. Network security through data analysis: From data to action. 2nd ed. Sebastopol, CA: O’Reilly Media, Inc., 2017. 425 р.
• 9. Качинський А.Б., Стремецька М.С. Операційна аналітика як інструмент моніторингу даних та управління подіями систем забезпечення кібербезпеки. Доповіді Національної академії наук України. 2021. № 1. С. 9–16. https://doi.org/10.15407/dopovidi2021.01.009.
• 10. Rousseeuw P.J. Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics. 1987. Vol. 20. P. 53–65. https://doi.org/10.1016/0377-0427(87)90125-7.
• 11. Chio C, Freeman D. Machine learning and security. Sebastopol, CA: O’Reilly Media, Inc., 2018. 383 p.
• 12. T., Harabasz J. A dendrite method for cluster analysis. Communications in Statistics. 1974. Vol. 3, Iss. 1. P. 1–27. https://doi.org/10.1080/03610927408827101.
• 13. Bro R., Kjeldahl K., Smilde A.K., Kiers H.A.L. Cross-validation of component models: A critical look at current methods. Analytical and Bioanalytical Chemistry. 2008. Vol. 390. Iss. 5. P. 1241–1251. http://dx.doi.org/10.1007/s00216-007-1790-1.
• 14. Бiлоконь Б.С., Стремецька М.С. Проблема вибору системи показників для аналізу PCAP-файлів в умовах перехресної перевірки. Матерiали XIX Всеукраїнської науково-практичної конференцiї «Теоретичнi i прикладнi проблеми фiзики, математики та iнформатики» (12–14 травня 2021). Київ: Політехніка, 2021. С. 73–76.