| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Ходжамаммедов, М. М. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-05-04T06:51:22Z | - |
| dc.date.available | 2026-05-04T06:51:22Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Ходжамаммедов, М. М. Применение технологий Big Data для мониторинга и выявления мошеннических действий в реальном времени = Application of Big Data technologies for real-time monitoring and detection of fraudulent activities / М. М. Ходжамаммедов // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XII Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23 апреля 2026 года : в 2 ч. Ч. 1 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2026. – С. 277–279. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63507 | - |
| dc.description.abstract | В данной работе рассматриваются теоретические и прикладные аспекты обнаружения аномалий в условиях обработки больших данных с целью выявления мошеннической активности в цифровых системах. Актуальность исследования обусловлена экспоненциальным ростом объемов данных и усложнением методов цифрового мошенничества. Проведен анализ современных подходов, включая статистические методы, алгоритмы машинного обучения и глубокие нейронные сети. Особое внимание уделено распределенным вычислительным системам и технологиям потоковой обработки данных. Представлен сравнительный анализ методов и их эффективности в задачах выявления мошенничества. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | Big Data | en_US |
| dc.subject | информационные системы | en_US |
| dc.subject | обнаружение аномалий | en_US |
| dc.subject | мошенничество | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.subject | нейронные сети | en_US |
| dc.subject | анализ данных | en_US |
| dc.subject | кибербезопасность | en_US |
| dc.title | Применение технологий Big Data для мониторинга и выявления мошеннических действий в реальном времени | en_US |
| dc.title.alternative | Application of Big Data technologies for real-time monitoring and detection of fraudulent activities | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | The paper examines theoretical and applied aspects of anomaly detection in big data environments for fraud detection in digital systems. Modern approaches including machine learning and deep learning are analyzed. Special attention is given to distributed systems and real-time data processing. | en_US |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2026)
|
