Algorithm for improving interpretability of support vector models for anomaly detection in network traffic

• Опубліковано в: : Проблеми керування та інформатики
• Дата: 2025
• Автори: Kerimov, K., Kurbanov, S., Azizova, Z.
• Формат: Стаття
• Мова: Англійська
• Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2025
• Теми: Роботи та системи штучного інтелекту
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211402
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Algorithm for improving interpretability of support vector models for anomaly detection in network traffic / K. Kerimov,S. Kurbanov, Z. Azizova // Проблемы управления и информатики. — 2025. — № 3. — С. 66-73. — Бібліогр.: 5 назв. — англ.

This paper is devoted to enhancing the development of an algorithm aimed at improving the interpretability of machine learning models used for detecting anomalies in network traffic, which is critical for modern cybersecurity systems. The focus is on one-class support vector machine (SVM) models, wh...