Mesedez, erabili identifikatzaile hau item hau aipatzeko edo estekatzeko:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53927| Titulua: | Проблеми та обмеження виявлення аномалій у кіберфізичних системах критичної інфраструктури |
| Egilea: | 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 |
| Gordailuaren-data: | 27-May-2026 |
| Date of entry: | 27-Aug-2026 |
| Argitalpen: | 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 |
| Bildumetan azaltzen da: | ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій (2026) |
Item honetako fitxategiak:
| Fitxategia | Deskribapena | Tamaina | Formatua | |
|---|---|---|---|---|
| ITSEC_2026_Vorobets_I-Problemy_ta_obmezhennia_149-150.pdf | 489,35 kB | Adobe PDF | Bistaratu/Ireki | |
| ITSEC_2026_Vorobets_I-Problemy_ta_obmezhennia_149-150__COVER.png | 379,89 kB | image/png | Bistaratu/Ireki |
DSpaceko itemak copyright bidez babestuta daude, eskubide guztiak gordeta, baldin eta kontrakoa adierazten ez bada.