| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Telekomunikāciju tehnoloģijas un datu pārraides inženierija |
| Nosaukums |
Mākslīgā intelekta izmantošana bezvadu tīklu drošības uzlabošanai |
| Nosaukums angļu valodā |
Using Artificial Intelligence to Improve the Security of Wireless Networks |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Daniils Aleksandrovs-Moisejs |
| Recenzents |
Elans Grabs |
| Anotācija |
Bakalaura darba mērķis ir izpētīt mākslīgā intelekta (MI) un datu analīzes tehnoloģiju pielietojumu bezvadu tīklu drošības uzlabošanā. Darba ietvaros tika izveidota eksperimentāla vide, kurā bezvadu tīkla dati tika analizēti, lietojot tādus rīkus kā Wireshark un tcpdump, kā arī veikta tīkla uzbrukumu simulācija ar virtuālajām mašīnām. Virtuālajā vidē tika pārbaudīti vairāki tipiski kiberuzbrukumu scenāriji, tostarp ARP spoofing, DNS spoofing, ICMP Flood un SYN Flood.
Iegūtie datu ieraksti tika analizēti, lai atpazītu anomālijas un izvērtētu potenciālos drošības riskus. Darbā tika izstrādāts ierosinājums, kā šos datus varētu izmantot mākslīgā intelekta algoritmu apmācībā, lai nākotnē uzlabotu tīkla drošības pārvaldīšanu.
Darbs sastāv no 56 lapaspusēm, 8 attēliem, 4 tabulām, pielikumiem un 16 izmantotās literatūras avotiem. |
| Atslēgas vārdi |
bezvadu tīkli, kiberdrošība, mākslīgais intelekts, datu analīze, tīkla uzbrukumu noteikšana, Wireshark, tcpdump |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
wireless networks, cyber security, artificial intelligence, data analysis, network attack detection, Wireshark, tcpdump |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2025 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
02.06.2025 22:52:57 |
