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)

Tytuł:	Виявлення аномалій у великих даних як інструмент прогнозування кіберзагроз
Inne tytuły:	Detection of anomalies in big data as a tool for cyber threat prediction
Authors:	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].
Część publikacji:	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
Konferencja/wydarzenie:	Ⅻ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“
Journal/kolekcja:	Матеріали Ⅻ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“
Data wydania:	18-gru-2024
Date of entry:	10-sty-2025
Wydawca:	ТНТУ TNTU
Place edycja:	Тернопіль Ternopil
Zakresu czasowego:	18-19 грудня 2024 року 18-19 December 2024
UDC:	004.056.53
Strony:	1
Zakres stron:	22
Główna strona:	22
Strona końcowa:	22
URI:	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47351
Właściciel praw autorskich:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024
Wykaz piśmiennictwa:	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:	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.
Typ zawartości:	Conference Abstract
Występuje w kolekcjach:	XII науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2024)

Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi