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

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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Штучний інтелект
Datum:2012
Hauptverfasser: Анищенко, В.В., Вятченин, Д.А., Доморацкий, А.В., Фисенко, В.К.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2012
Schlagworte:
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/57302
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: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-57302
record_format dspace
spelling Анищенко, В.В.
Вятченин, Д.А.
Доморацкий, А.В.
Фисенко, В.К.
2014-03-07T16:13:27Z
2014-03-07T16:13:27Z
2012
2012
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
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/57302
004,7.056
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.
ru
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Штучний інтелект
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
Выявление аномального поведения системами обнаружения атак при интервально-значном представлении данных
Вияв аномальної поведінки системами виявлення атак при інтервально-значному зображенні даних
Detecting Anomalous Behavior via Discovering Attacks Systems for Interval-Valued Data
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Выявление аномального поведения системами обнаружения атак при интервально-значном представлении данных
spellingShingle 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
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
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.
topic Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
topic_facet Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
publishDate 2012
language Russian
container_title Штучний інтелект
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
format Article
title_alt Вияв аномальної поведінки системами виявлення атак при інтервально-значному зображенні даних
Detecting Anomalous Behavior via Discovering Attacks Systems for Interval-Valued Data
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. 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.
issn 1561-5359
url https://nasplib.isofts.kiev.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.
work_keys_str_mv AT aniŝenkovv vyâvlenieanomalʹnogopovedeniâsistemamiobnaruženiâatakpriintervalʹnoznačnompredstavleniidannyh
AT vâtčeninda vyâvlenieanomalʹnogopovedeniâsistemamiobnaruženiâatakpriintervalʹnoznačnompredstavleniidannyh
AT domorackiiav vyâvlenieanomalʹnogopovedeniâsistemamiobnaruženiâatakpriintervalʹnoznačnompredstavleniidannyh
AT fisenkovk vyâvlenieanomalʹnogopovedeniâsistemamiobnaruženiâatakpriintervalʹnoznačnompredstavleniidannyh
AT aniŝenkovv viâvanomalʹnoípovedínkisistemamiviâvlennâatakpriíntervalʹnoznačnomuzobražennídanih
AT vâtčeninda viâvanomalʹnoípovedínkisistemamiviâvlennâatakpriíntervalʹnoznačnomuzobražennídanih
AT domorackiiav viâvanomalʹnoípovedínkisistemamiviâvlennâatakpriíntervalʹnoznačnomuzobražennídanih
AT fisenkovk viâvanomalʹnoípovedínkisistemamiviâvlennâatakpriíntervalʹnoznačnomuzobražennídanih
AT aniŝenkovv detectinganomalousbehaviorviadiscoveringattackssystemsforintervalvalueddata
AT vâtčeninda detectinganomalousbehaviorviadiscoveringattackssystemsforintervalvalueddata
AT domorackiiav detectinganomalousbehaviorviadiscoveringattackssystemsforintervalvalueddata
AT fisenkovk detectinganomalousbehaviorviadiscoveringattackssystemsforintervalvalueddata
first_indexed 2025-12-02T09:17:42Z
last_indexed 2025-12-02T09:17:42Z
_version_ 1850862054587498496

Ähnliche Einträge