| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Mākslīgā intelekta kiberdrošības risinājums tīkla anomāliju atklāšanā |
| Nosaukums angļu valodā |
Artificial Intelligence Cybersecurity Solution for Network Anomaly Detection |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Andrejs Romānovs |
| Recenzents |
Artis Ābolts |
| Anotācija |
Bakalaura darbā aplūkota mākslīgā intelekta pielietošana DNS datu plūsmas anomāliju atklāšanā kiberdrošības kontekstā, uzsverot problēmu pieaugošo apjomu un sarežģītību tīkla uzraudzībā. Darba mērķis ir izpētīt, kā mākslīgā intelekta risinājumi var palīdzēt atklāt DNS anomālijas, salīdzinot divus rīkus – vienu tradicionālu, bez MI izmantošanas, un otru, balstītu uz mašīnmācīšanos. Pamatojoties uz iegūtajiem rezultātiem, tika izdarīti secinājumi par to, kā katrs rīks spēj atklāt DNS anomālijas un kādas ir to stiprās un vājās puses. Rezultāti liecina, ka katrai pieejai ir savas priekšrocības un trūkumi, un to kombinēšana varētu būt noderīga, lai uzlabotu DNS anomāliju atklāšanu. Darbs sastāv no 54 lappusēm, ietver 4 tabulas, 21 attēlu un 2 pielikumus. |
| Atslēgas vārdi |
TĪKLA DROŠĪBA, MĀKSLĪGAIS INTELEKTS, ANOMĀLIJU ATKLĀŠANA, MAŠĪNMĀCĪŠANĀS, KIBERDROŠĪBA. |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
NETWORK SECURITY, ARTIFICIAL INTELLIGENCE, ANOMALY DETECTION, MACHINE LEARNING, CYBERSECURITY. |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2025 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
21.05.2025 09:08:53 |
