1-bob. "Xizmat ko'rsatishni rad etish" turidagi tarmoq taqsimlangan hujumlari ta'siridagi kompyuter tarmog’i qabul qilish tugunining konseptual modeli

Gradientni kuchaytirish algoritmi asosida ilgari ma'lum bo'lgan tarmoqqa xizmat ko'rsatishni rad etish hujumlarini aniqlash usuli

Tarmoq trafigining o'rgatish namunasiga asoslangan modelda biz kiritish parametrlarining 𝑓(𝑥𝑚) funksiyasini o'rnatdik, bu esa noto'g'ri tasniflangan paketlarning eng kam soni bilan har qanday yangi qiymatlar uchun 𝑦 hujum sinfini bashorat qiladi [156] ]. Chiqish qiymatlari barcha oldindan belgilangan sinf qiymatlarini o'z ichiga olgan diskret to'plamdan olinadi.
𝑌={𝑦1,𝑦2, … , 𝑦𝑚},(2.17)
bu yerda 𝑚 - natijada olingan sinflar soni.
Shunday qilib,
𝑓: 𝑋 → 𝑌,(2.18)
bu erda 𝑋 - tarmoq paketi atributlari vektorlari to'plami, 𝑌 - tarqatilgan tarmoq hujumi sinflari nomlari to'plami.
Maqsadga bog'liqlik qiymatlari 𝑓 faqat yakuniy o'quv majmuasi obyektlarida ma'lum [156]:
𝑥𝑚 = {(𝑥1, 𝑦2), … , (𝑥𝑚, 𝑦𝑚)}.(2.19) Asosiy algoritm sifatida biz hal qiluvchi ustidan oshirishdan foydalanamizbilan qo'shimcha funksiyani qurishga asoslangan daraxtlar
qaror daraxtlari yig'indisidan foydalanish. [134].
Algoritmni optimallashtirish jarayoni modelning o'quv parametrlarini tanlash uchun zarur bo'lib, unda to'g'ri tasniflash ehtimoli maksimal bo'ladi.
Modelni optimallashtirish parametrlari quyidagilardan iborat [181]:

• 
  iteratsiyalar soni n_estimators;
  
• 
  o'rganish tezligi o'rganish_stavkasi;
  
• 
  trening daraxtining balandligi max_depth;
  
• 
  bolalar daraxtlari soni min_child_samples.
  

Baholash uchun har bir obyektning sinflardan biriga tegishliligini bashorat qiluvchi ko'rsatkichlar ishlatilgan. Tasniflash matritsasi 1-jadvalda ko'rsatilgan. 𝑦̂ - algoritmning obyektga javobi, 𝑦 - obyektning haqiqiy klassi.
2.2-jadval. Tasniflash xatosi matritsasi

	y=1	y=0
𝑦̂ = bitta	Haqiqiy ijobiy (TP)	Noto'g'ri ijobiy (FP)
𝑦̂ = 0	Noto'g'ri salbiy (FN)	Haqiqiy salbiy (TN)

Klassifikator modelining to'g'riligini baholash uchun quyidagi ko'rsatkichlar qo'llaniladi:
Tasniflashni baholash ko'rsatkichi [135]:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ^{𝑇𝑃+𝑇𝑁} . (2.20)
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁
Obyektlarning berilgan namunasi uchun biz quyidagi sifat ko'rsatkichlaridan foydalanamiz [136]:

𝑇𝑃𝑅= ^𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
; 𝐹𝑃𝑅= ^𝐹𝑃
𝑇𝑁 + 𝐹𝑃
(2.21)

ROC egri chizig'i quyidagi funksiya sifatida aniqlanadi:
𝑅𝑂𝐶(𝑥) = 𝑇𝑃𝑅(𝐹𝑃𝑅 − 1(𝑥)),𝑥𝜖[0,1] (2.22) O'rtacha kvadrat xatosi [137]:

𝑅𝑀𝑆 = √1 ∑𝑛 (𝑑 − 𝑝 )2,

(2.23)

_𝑛 𝑖=1 ^𝑖𝑖

bu yerda 𝑑𝑖 toʻgʻri bashorat qilingan obyektlar soni, 𝑝𝑖 namunaviy obʼyektlarning umumiy soni.