Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item:
Title: Detection of Data Anomalies at Network Traffic Analysis
Other Titles: Обнаружение аномалий в данных на основе анализа сетевого трафика
Authors: Antipov, S. G.
Vagin, V. N.
Fomina, M. V.
Keywords: материалы конференций;time series;anomaly detection;traffic analysis;dissimilarity function
Issue Date: 2017
Publisher: БГУИР
Citation: Antipov, S. G. Detection of Data Anomalies at Network Traffic Analysis / S. G. Antipov, V. N. Vagin, M. V. Fomina // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2017) : материалы международной научно-технической конференции (Минск, 16 - 18 февраля 2017 года) / редкол. : В. В. Голенков (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИР, 2017. – С. 195 – 198.
Abstract: The paper is devoted to the problem of possibilities to recognition for unauthorized access to information transferred over networks on the basis of time series analysis. Algorithms of anomaly search in time series collections and the results of computer modeling are produced.
Alternative abstract: Статья посвящена проблеме обнаружения возможного несанкционированного доступа к информации, передаваемой по сетям, на основе анализа временных рядов. Описаны алгоритмы поиска аномалий в наборах временных рядов, также приводятся результаты компьютерного моделирования.
Appears in Collections:OSTIS-2017

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Antipov_Detection.PDF282.59 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.