2025-02-23T00:04:31-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-57302%22&qt=morelikethis&rows=5

2025-02-23T00:04:31-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-57302%22&qt=morelikethis&rows=5

2025-02-23T00:04:32-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK

2025-02-23T00:04:32-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response

Выявление аномального поведения системами обнаружения атак при интервально-значном представлении данных

В статье рассмотрен метод обнаружения аномального поведения пользователей распределенной компьютерной сети при интервально-значном представлении данных, основанный на построении устойчивой кластерной структуры с помощью эвристического метода возможностной кластеризации. Предложенный метод иллюстриру...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Main Authors:	Анищенко, В.В., Вятченин, Д.А., Доморацкий, А.В., Фисенко, В.К.
Format:	Article
Language:	Russian
Published:	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2012
Series:	Штучний інтелект
Subjects:	Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
Online Access:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/57302
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!

id	irk-123456789-57302
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-573022014-03-08T03:01:35Z Выявление аномального поведения системами обнаружения атак при интервально-значном представлении данных Анищенко, В.В. Вятченин, Д.А. Доморацкий, А.В. Фисенко, В.К. Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС В статье рассмотрен метод обнаружения аномального поведения пользователей распределенной компьютерной сети при интервально-значном представлении данных, основанный на построении устойчивой кластерной структуры с помощью эвристического метода возможностной кластеризации. Предложенный метод иллюстрируется результатами вычислительного эксперимента. У статті розглянуто метод виявлення аномальної поведінки користувачів розподіленої комп’ютерної мережі при інтервально-значному зображенні даних, що заснований на побудові стійкої кластерної структури за допомогою евристичного методу можливісної кластеризації. Запропонований метод ілюструється результатами обчислювального експерименту. A method of detecting anomalous user behavior in a distributed computational network for a case of interval-valued data is considered in the article. The method is based on constructing stable clustering structure using a heuristic method of possibilistic clustering. The proposed method is illustrated by the results of numerical experiment. 2012 2012 Article Выявление аномального поведения системами обнаружения атак при интервально-значном представлении данных / В.В. Анищенко, Д.А. Вятченин, А.В. Доморацкий, В.К. Фисенко // Штучний інтелект. — 2012. — № 3. — С. 421-429. — Бібліогр.: 17 назв. — рос. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/57302 004,7.056 ru Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
spellingShingle	Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС Анищенко, В.В. Вятченин, Д.А. Доморацкий, А.В. Фисенко, В.К. Выявление аномального поведения системами обнаружения атак при интервально-значном представлении данных Штучний інтелект
description	В статье рассмотрен метод обнаружения аномального поведения пользователей распределенной компьютерной сети при интервально-значном представлении данных, основанный на построении устойчивой кластерной структуры с помощью эвристического метода возможностной кластеризации. Предложенный метод иллюстрируется результатами вычислительного эксперимента.
format	Article
author	Анищенко, В.В. Вятченин, Д.А. Доморацкий, А.В. Фисенко, В.К.
author_facet	Анищенко, В.В. Вятченин, Д.А. Доморацкий, А.В. Фисенко, В.К.
author_sort	Анищенко, В.В.
title	Выявление аномального поведения системами обнаружения атак при интервально-значном представлении данных
title_short	Выявление аномального поведения системами обнаружения атак при интервально-значном представлении данных
title_full	Выявление аномального поведения системами обнаружения атак при интервально-значном представлении данных
title_fullStr	Выявление аномального поведения системами обнаружения атак при интервально-значном представлении данных
title_full_unstemmed	Выявление аномального поведения системами обнаружения атак при интервально-значном представлении данных
title_sort	выявление аномального поведения системами обнаружения атак при интервально-значном представлении данных
publisher	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
publishDate	2012
topic_facet	Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/57302
citation_txt	Выявление аномального поведения системами обнаружения атак при интервально-значном представлении данных / В.В. Анищенко, Д.А. Вятченин, А.В. Доморацкий, В.К. Фисенко // Штучний інтелект. — 2012. — № 3. — С. 421-429. — Бібліогр.: 17 назв. — рос.
series	Штучний інтелект
work_keys_str_mv	AT aniŝenkovv vyâvlenieanomalʹnogopovedeniâsistemamiobnaruženiâatakpriintervalʹnoznačnompredstavleniidannyh AT vâtčeninda vyâvlenieanomalʹnogopovedeniâsistemamiobnaruženiâatakpriintervalʹnoznačnompredstavleniidannyh AT domorackijav vyâvlenieanomalʹnogopovedeniâsistemamiobnaruženiâatakpriintervalʹnoznačnompredstavleniidannyh AT fisenkovk vyâvlenieanomalʹnogopovedeniâsistemamiobnaruženiâatakpriintervalʹnoznačnompredstavleniidannyh
first_indexed	2023-10-18T18:29:36Z
last_indexed	2023-10-18T18:29:36Z
_version_	1796144359571193856

Выявление аномального поведения системами обнаружения атак при интервально-значном представлении данных

Similar Items