Метод формирования многоуровневых последовательных паттернов
Исследование посвящено проблеме большого объёма результатов, получаемых в процессе секвенциального анализа последовательных данных. Предложена новая разновидность последовательных паттернов – многомерные последовательные паттерны, описан метод их получения. Выдвинуты функциональные требования к прог...
Saved in:
| Published in: | Проблеми програмування |
|---|---|
| Date: | 2016 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут програмних систем НАН України
2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/126401 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Метод формирования многоуровневых последовательных паттернов / А.В. Молдавская // Проблеми програмування. — 2016. — № 2-3. — С. 158-163. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | Исследование посвящено проблеме большого объёма результатов, получаемых в процессе секвенциального анализа последовательных данных. Предложена новая разновидность последовательных паттернов – многомерные последовательные паттерны, описан метод их получения. Выдвинуты функциональные требования к программной реализации предложенного метода. Продемонстрированы результаты экспериментов, проведенных на реальных данных о поведении вредоносных программ.
Дослідження присвячене проблемі великого обсягу результатів, що отримують у процесі секвенційного аналізу послідовних даних. Запропоновано новий різновид послідовних патернов – багатовимірні послідовні патерни, описано метод їх отримання. Висунуто функціональні вимоги до програмної реалізації запропонованого методу. Продемонстровано результати експериментів, проведених на реальних даних про поведінку зловмисних програм.
The research is dedicated to the problem of large volumes of results acquired from sequential pattern mining. The new form of sequential patterns is proposed. The requirements for a programmed implementation of the described method are introduced. The results of experiments based on real malware behavior data are demonstrated.
|
|---|---|
| ISSN: | 1727-4907 |