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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Проблеми програмування
Datum:2016
ISSN:1727-4907
1. Verfasser: Молдавская, А.В.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут програмних систем НАН України 2016
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/126401
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren: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
Beschreibung
Zusammenfassung: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