| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Солонович, М. А. | - |
| dc.contributor.author | Юнчиц, Е. И. | - |
| dc.contributor.author | Игнатенко, А. А. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-07-09T07:22:30Z | - |
| dc.date.available | 2026-07-09T07:22:30Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Солонович, М. А. Применение локальной модели для детектирования аномалий в журналах событий системы / М. А. Солонович, Е. И. Юнчиц, А. А. Игнатенко // Информационные радиосистемы и радиотехнологии : сборник материалов научно-технической конференции, Минск, 9–10 июня 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2026. – С. 227–231. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64525 | - |
| dc.description.abstract | Проведено исследование в целях улучшения результатов готовой модели искусственного интеллекта.
Рассмотрено применение локальной модели на примере выявления аномалий в журналах событий системы. В
работе описывается процесс обучения готовой модели и сравнение с ее результатами до обучения. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | модели искусственного интеллекта | en_US |
| dc.subject | аномалии | en_US |
| dc.subject | журналы событий системы | en_US |
| dc.title | Применение локальной модели для детектирования аномалий в журналах событий системы | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | A study was conducted to improve the performance of a pre-existing artificial intelligence model. The
application of a local model for such purposes is examined, using the example of detecting anomalies in system event
logs. The paper describes the training process of the pre-existing model and compares it with its pre-training results. | en_US |
| Appears in Collections: | Информационные радиосистемы и радиотехнологии (2026)
|
