Создай графическую схему работы системы машинного обучения для детектирования DDoS-атак. Входные данные: Пакети даних (входящий трафик) → предобработка → XGBoost → LSTM → классификация (нормальный трафик / DDoS-атака). Требования к схеме: - Стрелки

24 октября 2025
Информационные технологии

Условие:

"Создай графическую схему работы системы машинного обучения для детектирования DDoS-атак.
🔹 Входящий трафик (пакеты данных) → предобработка → XGBoost → LSTM → классификация (нормальный трафик / DDoS-атака).
🔹 Стрелки показывают направление потока данных.
🔹 Используй цвета:
✅ Голубой – нормальный трафик.
❌ Красный – вредоносный трафик (DDoS).
🟡 Жёлтый – промежуточные этапы обработки.
🔹 Добавь иконки:
✔️ График временного ряда возле LSTM (пример анализа последовательности пакетов).
✔️ Два выхода: “✅ Нормальный трафик” и “❌ DDoS-атака”.
✔️ Мини-компьютер/сервер на выходе, который принимает решение.
🔹 Дизайн: минимализм, современный стиль, без перегрузки текста. Используй простые формы и понятные обозначения."

Решение:

Схема работы системы машинного обучения для детектирования DDoS-атак представляет собой последовательность этапов, через которые проходит входящий трафик. 1. Входящий трафик (пакеты данных) поступает в систему. 2. Далее происходит предобработка данных, которая обозначена жёлтым цветом, указывая на промежуточный этап обработки. 3. После предобработки данные передаются в модель XGBoost, кот...