Выпускные и практические проекты, кейсы.
Портфолио
Anomalyzer — обнаружение аномалий в сетевом трафике
Система классификации сетевых потоков на основе нейросети (MLP): 78 признаков из датасета CICIDS2017, инференс в ONNX, REST API на FastAPI, интеграция с ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana). Развёртывание через Docker Compose. Выпускная квалификационная работа (2025), направление 10.02.05 — Обеспечение информационной безопасности. Метрики: Accuracy 0.987, F1 0.986, ROC-AUC 0.993. Лицензия GPLv3.
Репозиторий на GitHub →