Проблеми та обмеження виявлення аномалій у кіберфізичних системах критичної інфраструктури

Воробець, Ігор

Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53927

Título :	Проблеми та обмеження виявлення аномалій у кіберфізичних системах критичної інфраструктури
Autor :	Воробець, Ігор
Affiliation:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Bibliographic description (Ukraine):	Воробець І. Проблеми та обмеження виявлення аномалій у кіберфізичних системах критичної інфраструктури / Ігор Воробець // ITSEC, 27-29 травня 2026 року. — Т. : ТНТУ, 2026. — С. 149–150.
Bibliographic reference (2015):	Воробець І. Проблеми та обмеження виявлення аномалій у кіберфізичних системах критичної інфраструктури // ITSEC, Тернопіль, 27-29 травня 2026 року. 2026. С. 149–150.
Bibliographic citation (APA):	Vorobets, I. (2026). Problemy ta obmezhennia vyiavlennia anomalii u kiberfizychnykh systemakh krytychnoi infrastruktury. Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security, 27-29 May 2026, Ternopil, 149-150. TNTU. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO):	Vorobets I. (2026) Problemy ta obmezhennia vyiavlennia anomalii u kiberfizychnykh systemakh krytychnoi infrastruktury. Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security (Tern., 27-29 May 2026), pp. 149-150 [in Ukrainian].
Is part of:	Матеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій, 2026 Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security, 2026
Conference/Event:	ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій
Journal/Collection:	Матеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій
Fecha de publicación :	27-may-2026
Date of entry:	27-ago-2026
Editorial :	ТНТУ TNTU
Place of the edition/event:	Тернопіль Ternopil
Temporal Coverage:	27-29 травня 2026 року 27-29 May 2026
UDC:	004.056 004.8
Number of pages:	2
Page range:	149-150
Start page:	149
End page:	150
URI :	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53927
Copyright owner:	© Кафедра кібербезпеки Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя, 2026
URL for reference material:	https://doi.org/10.1109/jiot.2017.2703172 https://doi.org/10.1145/3439950 https://doi.org/10.1186/s40537-021-00514-x https://doi.org/10.1007/s00521-022-07903-0 https://doi.org/10.53894/ijirss.v8i5.8655
References (Ukraine):	1. Cyber-physical systems security–a survey / A. Humayed et al. IEEE Internet of Things Journal. 2017. Vol. 4, no. 6. P. 1802–1831. URL: https://doi.org/10.1109/jiot.2017.2703172 (дата звернення: 09.05.2026). 2. Deep learning for anomaly detection: a review / G. Pang et al. ACM Computing Surveys. 2021. Vol. 54, no. 2. P. 1–38. URL: https://doi.org/10.1145/3439950 (дата звернення: 09.05.2026). 3. Seliya N., Abdollah Zadeh A., Khoshgoftaar T. M. A literature review on one-class classification and its potential applications in big data. Journal of Big Data. 2021. Vol. 8, no. 1. URL: https://doi.org/10.1186/s40537-021-00514-x (дата звернення: 09.05.2026). 4. Ntalampiras S., Potamitis I. Few-shot learning for modeling cyber physical systems in non-stationary environments. Neural Computing and Applications. 2022. URL: https://doi.org/10.1007/s00521-022-07903-0 (дата звернення: 09.05.2026). 5. Generative adversarial networks for synthetic data generation: a systematic review of techniques, applications, and evaluation methods / R. Thinakaran et al. International Journal of Innovative Research and Scientific Studies. 2025. Vol. 8, no. 5. P. 286–293. URL: https://doi.org/10.53894/ijirss.v8i5.8655 (дата звернення: 09.05.2026).
References (International):	1. Cyber-physical systems security–a survey, A. Humayed et al. IEEE Internet of Things Journal. 2017. Vol. 4, no. 6. P. 1802–1831. URL: https://doi.org/10.1109/jiot.2017.2703172 (Date of appeal: 09.05.2026). 2. Deep learning for anomaly detection: a review, G. Pang et al. ACM Computing Surveys. 2021. Vol. 54, no. 2. P. 1–38. URL: https://doi.org/10.1145/3439950 (Date of appeal: 09.05.2026). 3. Seliya N., Abdollah Zadeh A., Khoshgoftaar T. M. A literature review on one-class classification and its potential applications in big data. Journal of Big Data. 2021. Vol. 8, no. 1. URL: https://doi.org/10.1186/s40537-021-00514-x (Date of appeal: 09.05.2026). 4. Ntalampiras S., Potamitis I. Few-shot learning for modeling cyber physical systems in non-stationary environments. Neural Computing and Applications. 2022. URL: https://doi.org/10.1007/s00521-022-07903-0 (Date of appeal: 09.05.2026). 5. Generative adversarial networks for synthetic data generation: a systematic review of techniques, applications, and evaluation methods, R. Thinakaran et al. International Journal of Innovative Research and Scientific Studies. 2025. Vol. 8, no. 5. P. 286–293. URL: https://doi.org/10.53894/ijirss.v8i5.8655 (Date of appeal: 09.05.2026).
Content type:	Conference Abstract
Aparece en las colecciones:	ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій (2026)

Ficheros en este ítem:

Fichero	Descripción	Tamaño	Formato
ITSEC_2026_Vorobets_I-Problemy_ta_obmezhennia_149-150.pdf		489,35 kB	Adobe PDF	Visualizar/Abrir
ITSEC_2026_Vorobets_I-Problemy_ta_obmezhennia_149-150__COVER.png		379,89 kB	image/png	Visualizar/Abrir

Mostrar el registro Dublin Core completo del ítem