Enhanced detection of denial-of-service attacks in Kubernetes: a multi-framework machine learning approach integrating node and application metrics

Authors: G. Darwesh, J. Hammoud, A. A. Vorobeva

Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 25, Iss 5, Pp 910-922 (2025)

Subject Terms: kubernetes, обнаружение dos-атак, машинное обучение, метрики уровня узлов, метрики уровня приложений, обнаружение аномалий, ансамблевые модели, Information technology, T58.5-58.64

File Description: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/520; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Access URL: https://doaj.org/article/2c93f923a21043e896462df5cfcb79c2

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ СЛУЧАЕВ ФИНАНСОВОГО МОШЕННИЧЕСТВА

Subject Terms: predictive analytics, искусственный интеллект, machine learning, deep learning, предиктивная аналитика, financial fraud, финансовое мошенничество, artificial intelligence, глубокое обучение, машинное обучение, anomaly detection, обнаружение аномалий

Субъектозависимый метод обнаружения атак на биометрическое предъявление в системах распознавания диктора на основе обнаружения аномалий

Authors: Mikhail Evsyukov

Source: Информатика и автоматизация, Vol 24, Iss 1, Pp 193-228 (2025)

Subject Terms: субъектозависимый подход, обнаружение спуфинга, обнаружение атак на биометрическое предъявление, биометрические системы, голосовая биометрия, трансфер обучения, обнаружение аномалий, Electronic computers. Computer science, QA75.5-76.95

File Description: electronic resource

Relation: https://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/16577; https://doaj.org/toc/2713-3192; https://doaj.org/toc/2713-3206

Access URL: https://doaj.org/article/757548ead7f94355826a1f2e041d52ec

Enhancing Kubernetes security with machine learning: а proactive approach to anomaly detection

Authors: G. Darwesh, J. Hammoud, A. A. Vorobeva

Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 24, Iss 6, Pp 1007-1015 (2024)

Subject Terms: безопасность kubernetes, микросервисы, машинное обучение, обнаружение аномалий, контейнеризация, кибербезопасность, телеметрические данные, обнаружение угроз в реальном времени, Information technology, T58.5-58.64

File Description: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/407; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Access URL: https://doaj.org/article/185be16a6f87441f9583591e26b624fa

A method of detecting information security incidents based on anomalies in the user’s biometric behavioral characteristics

Authors: D. A. Esipov, N. Aslanova, E. E. Shabala, D. S. Shchetinin, I. Yu. Popov

Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 22, Iss 4, Pp 760-768 (2024)

Subject Terms: обнаружение и реагирование на угрозы на конечных точках, клавиатурный почерк, цифровая метрика, машинное обучение, обнаружение аномалий, метод опорных векторов, алгоритм изолирующего леса, алгоритм эллипсоидальной аппроксимации данных, Information technology, T58.5-58.64

File Description: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/220; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Access URL: https://doaj.org/article/3aae7c8b883d482789f6704385c5d8ec

Guarantee structural anomaly detection in streaming data using the RRCF model: selection of detector parameters and its stabilization under additive noise conditions

Authors: A. V. Timofeev

Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 24, Iss 2, Pp 230-240 (2024)

Subject Terms: robust random cut forest, обнаружение структурных аномалий, потоковая обработка данных, гарантированное обнаружение аномалий, Information technology, T58.5-58.64

File Description: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/91; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Access URL: https://doaj.org/article/2215f8b473154068ae7877c1b783b77d

Enhanced anomaly detection in network security: a comprehensive ensemble approach

Authors: R. Pandey, M. Pandey, A. N. Nazarov

Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 24, Iss 5, Pp 788-796 (2024)

Subject Terms: обнаружение аномалий, пакетирование и бустинг, групповой подход, сетевая безопасность, нейронная сеть, Information technology, T58.5-58.64

File Description: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/147; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Access URL: https://doaj.org/article/c806080dd3c24ed1b962e1ad42a779ff

Self-supervised Algorithms for Anomaly Detection on X-Rays

Authors: Marat Saibodalov, Iakov Karandashev

Source: Proceedings of the 33rd International Conference on Computer Graphics and Vision. :557-564

Subject Terms: рентгеновские изображения человека, deep learning, human X-Ray images, Image Segmentation, глубокое обучение, сегментация изображений, anomaly detection, обнаружение аномалий

Обнаружение аномалий на основе данных трассировки и журналов в процессе разработки программного обеспечения с использованием машинного обучения : магистерская диссертация

Authors: Katin, V. V.

Contributors: Чернышов. Ю. Ю., Chernyshov, Yu. Yu., УрФУ. Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления

Subject Terms: ANOMALY DETECTION, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, AIOPS, МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ, ОБНАРУЖЕНИЕ АНОМАЛИЙ, MASTER'S THESIS, NEURAL NETWORKS, IT SYSTEMS MONITORING, СБОР ДАННЫХ, АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, АНАЛИЗ ДАННЫХ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОТКАЗОВ, ARTIFICIAL INTELLIGENCE, DATA ANOMALIES, MACHINE LEARNING, PROCESS AUTOMATION, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, DATA COLLECTION, МОНИТОРИНГ IT-СИСТЕМ, АНОМАЛИИ В ДАННЫХ, TEXT ANALYSIS, FAILURE PREDICTION

File Description: application/pdf

Access URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140511

Применение кластерного анализа для выявления аномалий в сетевом трафике: выпускная квалификационная работа бакалавра

Subject Terms: кластерный анализ, сетевой трафик, network traffic, ARP-трафик, Anomaly detection, K-Средних, ID3, Обнаружение аномалий, ARP traffic, машинное обучение, machine learning, intrusion detection systems, Decision tree, K-Means, системы обнаружения вторжений, Дерево решений, cluster analysis

Обнаружение аномалий в работе станков на основе машинного обучения: выпускная квалификационная работа магистра

Subject Terms: predictive maintenance, machine learning, временно-частотный анализ, time–frequency analysis, предиктивное обслуживание, дрейф данных, data drift, машинное обучение, обнаружение аномалий, anomaly detection

Обнаружение и прогнозирование аномалий кибербезопасности в Интернете вещей: выпускная квалификационная работа магистра

Subject Terms: edge-cloud, гибридная архитектура, cybersecurity, cnn-lstm, isolation forest, anomaly prediction, машинное обучение, internet of things, обнаружение аномалий, anomaly detection, кибербезопасность, machine learning, omnet++, интернет вещей, hybrid architecture, прогнозирование аномалий

Мониторинг состояния режущего инструмента на основе методовглубокого обучения: выпускная квалификационная работа магистра

Subject Terms: machine learning, tool condition monitoring, вейвлет-анализ, мониторинг состояния инструмента, машинное обучение, обнаружение аномалий, anomaly detection, wavelet-analysis

Вейвлет-анализ временных рядов для выявления аномалий в сетевом трафике: выпускная квалификационная работа магистра

Subject Terms: wavelet analysis, сетевой трафик, network traffic, обработка изображений, вейвлет-анализ, neural networks, машинное обучение, обнаружение аномалий, anomaly detection, image processing, machine learning, нейронные сети, time series, временные ряды

Improved anomaly detection by using the attention-based isolation forest with trainable scoring function

Authors: Ageev, Andrey, Utkin, Lev, Konstantinov, Andrei

Subject Terms: Nadaraya–Watson regression, квадратичное программирование, isolation forest, quadratic programming, contamination model, anomaly detection, обнаружение аномалий, аддитивное внимание, лес изоляции, регрессия Надарая–Уотсона, additive attention, механизм внимания, attention mechanism, модель загрязнения

ОБНАРУЖЕНИЕ И ПРЕДОТВРАЩЕНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА С ПОМОЩЬЮ АНАЛИТИКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Subject Terms: fraud detection, machine learning, аналитика больших данных, prevention, big data analytics, обнаружение мошенничества, data management, предотвращение, машинное обучение, управление данными, обнаружение аномалий, anomaly detection

ДЕТЕРМИНАЦИЯ АНОМАЛИЙ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ТРАССИРОВКИ И ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ

Subject Terms: обнаружение аномалий, искусственный интеллект, временные ряды, автокодировщики, рекуррентные нейронный сети, сверточные нейронные сети

ДЕТЕРМИНАЦИЯ АНОМАЛИЙ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ТРАССИРОВКИ И ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ

Subject Terms: обнаружение аномалий, искусственный интеллект, временные ряды, автокодировщики, рекуррентные нейронный сети, сверточные нейронные сети

Adaptivnoe obnaruzhenie vredonosnykh zaprosov v veb-atakakh

Authors: Anna Nikolaevna Norkina, Egor Nikolaevich Uspenskii, Galina Vasilevna Romashkina, Aleksandr Sergeevich Starikov

Source: Relevant issues of management, economics and economic security; 308-311
Актуальные проблемы менеджмента, экономики и экономической безопасности; 308-311

Subject Terms: строки запросов, адаптивное обучение, SVM, строки веб-запросов, обнаружение вторжений, веб-атаки, обнаружение аномалий

File Description: text/html

Access URL: https://phsreda.com/e-articles/68/Action68-32922.pdf

Influence of pre-processing on anomaly-based intrusion detection / Роль предварительного процессирования при обнаружении атак, основанных на аномалиях / Uticaj preprocesuiranja na detekciju napada zasnovanih na anomalijama

Authors: Danijela D. Protić

Source: Vojnotehnički Glasnik, Vol 68, Iss 3, Pp 598-611 (2020)

Subject Terms: anomaly-based intrusion detection, machine learning, kyoto 2006+, обнаружение аномалий, машинное обучение, detekcija anomalija, mašinsko učenje, Military Science, Engineering (General). Civil engineering (General), TA1-2040

File Description: electronic resource

Relation: http://scindeks-clanci.ceon.rs/data/pdf/0042-8469/2020/0042-84692003598P.pdf; https://doaj.org/toc/0042-8469; https://doaj.org/toc/2217-4753

Access URL: https://doaj.org/article/672b050147b347168e87c134b38a7ebf