1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2024
4. XII науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2024)

Pealkiri:	Виявлення аномалій у великих даних як інструмент прогнозування кіберзагроз
Teised pealkirjad:	Detection of anomalies in big data as a tool for cyber threat prediction
Autor:	Гладчук, М. Hladchuk, M.
Affiliation:	Тернопільський національний технічний університет ім. Івана Пулюя, Україна
Bibliographic description (Ukraine):	Гладчук М. Виявлення аномалій у великих даних як інструмент прогнозування кіберзагроз / М. Гладчук // Матеріали Ⅻ НТК „ІМСТ“, 18-19 грудня 2024 року. — Т. : ТНТУ, 2024. — С. 22. — (Інформаційні системи та технології, кібербезпека).
Bibliographic reference (2015):	Гладчук М. Виявлення аномалій у великих даних як інструмент прогнозування кіберзагроз // Матеріали Ⅻ НТК „ІМСТ“, Тернопіль, 18-19 грудня 2024 року. 2024. С. 22.
Bibliographic citation (APA):	Hladchuk, M. (2024). Vyiavlennia anomalii u velykykh danykh yak instrument prohnozuvannia kiberzahroz [Detection of anomalies in big data as a tool for cyber threat prediction]. Materials of the Ⅻ scientific and technical conference ‘Information models, systems and technologies’, 18-19 December 2024, Ternopil, 22. TNTU. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO):	Hladchuk M. (2024) Vyiavlennia anomalii u velykykh danykh yak instrument prohnozuvannia kiberzahroz [Detection of anomalies in big data as a tool for cyber threat prediction]. Materials of the Ⅻ scientific and technical conference ‘Information models, systems and technologies’ (Tern., 18-19 December 2024), pp. 22 [in Ukrainian].
Is part of:	Матеріали Ⅻ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 2024 Materials of the Ⅻ scientific and technical conference ‘Information models, systems and technologies’, 2024
Conference/Event:	Ⅻ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“
Journal/Collection:	Матеріали Ⅻ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“
Ilmumisaasta:	18-det-2024
Date of entry:	10-jaa-2025
Kirjastaja:	ТНТУ TNTU
Place of the edition/event:	Тернопіль Ternopil
Temporal Coverage:	18-19 грудня 2024 року 18-19 December 2024
UDC:	004.056.53
Number of pages:	1
Page range:	22
Start page:	22
End page:	22
URI:	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47351
Copyright owner:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024
References (Ukraine):	1. Xu, X., Wang, X. «Anomaly detection based on one-class SVM inwireless sensor networks» // Lecture Notes in Computer Science. – Berlin: Springer, 2005. – Vol. 3644. – P. 271–282. 2. Breunig, M.M. et al. «LOF: Identifying density-based local outliers» // ACM SIGMOD Record. – 2000. – Vol. 29, No. 2. – P. 93–104. 3. Song, X., Wu, M., Jermaine, C., Ranka, S. «Conditional anomalydetection» // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. – 2007. – Vol. 19, No. 5. – P. 631–645. 4. Pang, G. et al. «Deep learning for anomaly detection: A review» // ACM Computing Surveys. – 2021. – Vol. 54, No. 2. – P. 1–38.
References (International):	1. Xu, X., Wang, X. "Anomaly detection based on one-class SVM inwireless sensor networks", Lecture Notes in Computer Science, Berlin: Springer, 2005, Vol. 3644, P. 271–282. 2. Breunig, M.M. et al. "LOF: Identifying density-based local outliers", ACM SIGMOD Record, 2000, Vol. 29, No. 2, P. 93–104. 3. Song, X., Wu, M., Jermaine, C., Ranka, S. "Conditional anomalydetection", IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2007, Vol. 19, No. 5, P. 631–645. 4. Pang, G. et al. "Deep learning for anomaly detection: A review", ACM Computing Surveys, 2021, Vol. 54, No. 2, P. 1–38.
Content type:	Conference Abstract
Asub kollektsiooni(de)s:	XII науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2024)

Kõik teosed on Dspaces autoriõiguste kaitse all.