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

• Published in: Штучний інтелект
• Date: 2012
• 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
• Subjects: Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/57302
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: 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.

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.