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)

Назва:	Виявлення аномалій у великих даних як інструмент прогнозування кіберзагроз
Інші назви:	Detection of anomalies in big data as a tool for cyber threat prediction
Автори:	Гладчук, М. Hladchuk, M.
Приналежність:	Тернопільський національний технічний університет ім. Івана Пулюя, Україна
Бібліографічний опис:	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).
Бібліографічне посилання:	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].
Є частиною видання:	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
Конференція/захід:	Ⅻ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“
Журнал/збірник:	Матеріали Ⅻ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“
Дата публікації:	18-гру-2024
Дата внесення:	10-січ-2025
Видавництво:	ТНТУ TNTU
Місце видання, проведення:	Тернопіль Ternopil
Часове охоплення:	18-19 грудня 2024 року 18-19 December 2024
УДК:	004.056.53
Кількість сторінок:	1
Діапазон сторінок:	22
Початкова сторінка:	22
Кінцева сторінка:	22
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу):	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47351
Власник авторського права:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024
Перелік літератури:	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.
Тип вмісту:	Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:	XII науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2024)

Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.