Výsledky vyhľadávania - "виявлення аномалій"

Identifying the graph-based typology features for machine learning models in financial fraud detection

Autori: Sabina Rakhmetulayeva Aliya Kulbayeva Aigerim Bolshibayeva a ďalší

Zdroj: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Vol. 3 No. 9 (135) (2025): Information and controlling system; 40-54
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 3 № 9 (135) (2025): Інформаційно-керуючі системи; 40-54

Predmety: виявлення аномалій, transaction patterns, графовий аналіз, машинне навчання, financial fraud, anomaly detection, graph analysis, machine learning, classification, класифікація, шаблони транзакцій, typology detection, фінансове шахрайство, виявлення типології

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://journals.uran.ua/eejet/article/view/327410

Application of machine learning methods for detecting attacks on blockchain systems

Zdroj: Management Information System and Devises; No. 186 (2025): "Management Information System and Devices"; 55-70
АСУ и приборы автоматики; № 186 (2025): "АСУ та прилади автоматики"; 55-70
АСУ та прилади автоматики; № 186 (2025): "АСУ та прилади автоматики"; 55-70

Predmety: виявлення аномалій, blockchain, Proof-of-Stake, machine learning, атаки, блокчейн, машинне навчання, Attacks, anomaly detection

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://asu-pa.nure.ua/article/view/341644

Automatic Network Reconfiguration Method with Dynamic IP Address Management

Zdroj: Information, Computing and Intelligent systems; No. 6 (2025): Information, Computing and Intelligent systems; 217-229
Information, Computing and Intelligent systems; № 6 (2025): Information, Computing and Intelligent systems; 217-229

Predmety: Zabbix, pfSense, network security, anomaly detection, automated response, Zabbix, pfSense, мережева безпека, виявлення аномалій, автоматизоване реагування

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://itvisnyk.kpi.ua/article/view/334139

Analytical review of methods and technologies for real-time big data processing in IoT infrastructures

Zdroj: Problems of Informatization and Management; Vol. 2 No. 82 (2025); 19-25
Проблемы информатизации и управления; Том 2 № 82 (2025); 19-25
Проблеми iнформатизацiї та управлiння; Том 2 № 82 (2025); 19-25

Predmety: виявлення аномалій, потокова аналітика, Apache Kafka, великі дані, Internet of Things, обробка в реальному часі, адаптивне навчання, adaptive learning, Complex Event Processing, Flink, anomaly detection, Інтернет речей, Edge/Fog/Cloud, big data, stream analytics, real-time processing

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/PIU/article/view/20364

ІННОВАЦІЙНІ ГОРИЗОНТИ АУДИТУ: ТРАНСФОРМАЦІЯ ФІНАНСОВОГО КОНТРОЛЮ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Autori: Popel, Serhii

Predmety: інтелектуальний аудит, Audit-as-a-Service (AaaS), штучний інтелект (ШІ), Explainable AI (XAI), автономні системи, машинне навчання, аналіз бухгалтерського обліку, аналіз управлінського обліку, виявлення аномалій, прогнозування фінансових ризиків, малий та середній бізнес (МСБ), цифрова трансформація, compliance, великі мовні моделі (LLM), фінансовий контроль, автоматизація бізнес-процесів, прозорість моделей

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АУДИТ ЯК СЕРВІС (AAAS): АВТОНОМНІ СИСТЕМИ ШІ ДЛЯ АНАЛІЗУ БУХГАЛТЕРСЬКОГО ТА УПРАВЛІНСЬКОГО ОБЛІКУ

Autori: Popel, Serhii

Predmety: інтелектуальний аудит, Audit-as-a-Service (AaaS), штучний інтелект (ШІ), Explainable AI (XAI), автономні системи, машинне навчання, аналіз бухгалтерського обліку, аналіз управлінського обліку, виявлення аномалій, прогнозування фінансових ризиків, малий та середній бізнес (МСБ), цифрова трансформація, compliance, великі мовні моделі (LLM), фінансовий аудит, автоматизація бізнес-процесів

Theoretical approaches to detecting anomalies in meter readings in scientific literature

Zdroj: Technical Engineering; No. 1(95) (2025); 325-331
Техническая инженерия; № 1(95) (2025); 325-331
Технічна інженерія; № 1(95) (2025); 325-331

Predmety: виявлення аномалій, IoT, machine learning, edge computing, statistical analysis, статистичний аналіз, decentralised data processing, машинне навчання, децентралізована обробка даних, лічильники, anomaly detection, meters

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://ten.ztu.edu.ua/article/view/334941

AI DRIVEN LOG ANALYSIS IN COMPLEX SYSTEMS

Zdroj: The International Conference on Security, Fault Tolerance, Intelligence; 2025; 1-12
Безпека, Відмовостійкість, Інтелект; 2025; 1-12

Predmety: машинне навчання (МН), виявлення аномалій, аналіз першопричин, великі мовні моделі (ВММ), надійність системи, Machine Learning (ML), Large Language Models (LLMs), Artificial Intelligence (AI), Cloud Computing, штучний інтелект (ШІ), хмарні обчислення, прогнозна аналітика, аналіз логів, глибинне навчання (ГН), Root Cause Analysis (RCA), Distributed Systems, Deep Learning (DL), Anomaly Detection, Predictive Analytics, System Reliability, розбір логів, Log Parsing, розподілені системи, Log Analysis

Prístupová URL adresa: https://icsfti-proc.kpi.ua/article/view/338757

Identifying the graph-based typology features for machine learning models in financial fraud detection

Autori: Rakhmetulayeva, Sabina Kulbayeva, Aliya Bolshibayeva, Aigerim a ďalší

Zdroj: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Vol. 3 No. 9 (135) (2025): Information and controlling system; 40-54
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 3 № 9 (135) (2025): Інформаційно-керуючі системи; 40-54

Predmety: виявлення аномалій, transaction patterns, графовий аналіз, машинне навчання, financial fraud, anomaly detection, graph analysis, machine learning, classification, класифікація, шаблони транзакцій, typology detection, фінансове шахрайство, виявлення типології

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://journals.uran.ua/eejet/article/view/327410

Hybrid models for detecting shadowburst anomaly in industrial IoT traffic

Autori: V.V. Alkema M.M. Huzii

Zdroj: Problems of Informatization and Management; Vol. 1 No. 81 (2025)
Проблемы информатизации и управления; Том 1 № 81 (2025)
Проблеми iнформатизацiї та управлiння; Том 1 № 81 (2025)

Predmety: виявлення аномалій, Isolation Forest, промисловий Інтернет речей (IIoT), інтелектуальне виробництво, аналіз часових рядів, фільтр Калмана, Industry 4.0, Індустрія 4.0, anomaly detection, hybrid models, Industrial IoT (IIoT), time-series analysis, ізоляційний ліс, гібридні моделі, Kalman filter, smart manufacturing, аномалія трафіку, trafic anomaly

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/PIU/article/view/20120

Machine learning methods for anomaly detection in the radio frequency spectrum: research methodology

Zdroj: Collection "Information Technology and Security"; Vol. 13 No. 1 (2025); 17-31
Сборник "Information Technology and Security"; Том 13 № 1 (2025); 17-31
Collection "Information Technology and Security"; Том 13 № 1 (2025); 17-31

Predmety: радіочастотний спектр, Isolation Forest, штучний інтелект, Local Outlier Factor (LOF), Analytic Hierarchy Process (AHP), Generative Adversarial Networks (GAN), машинне навчання, Autoencoder, задача виявлення аномалій, artificial intelligence, anomaly detection, machine learning, classification, класифікація, метод аналізу ієрархій, radio frequency spectrum, One-Class SVM

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://its.iszzi.kpi.ua/article/view/328754

Ensuring the objectivity of the technology for forecasting business process indicators in the field of e-commerce

Zdroj: Technology audit and production reserves; Vol. 2 No. 4(82) (2025): Economics of enterprises. Macroeconomics; 14-23
Technology audit and production reserves; Том 2 № 4(82) (2025): Економіка підприємств. Макроекономіка; 14-23

Predmety: виявлення аномалій, оптимізація рішень, прогнозування, forecasting, neural networks, decision optimization, нейронні мережі, е-комерція, anomaly detection, бізнес-управління, e-commerce, інтеграція результатів, integration of results, business management

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://journals.uran.ua/tarp/article/view/326211

AUTOMATED DETECTION AND ASSESSMENT OF WAR-INDUCED DAMAGE TO AGRICULTURAL FIELDS USING SATELLITE IMAGERY

Autori: H. Yailymova S. Drozd N. Kussul a ďalší

Prispievatelia: H. Yailymova S. Drozd N. Kussul a ďalší

Zdroj: Автоматизация технологических и бизнес-процессов, Vol 16, Iss 2, Pp 63-74 (2024)

Predmety: spectral bands, war damaged fields, машинне навчання, спектральні смуги, 01 natural sciences, Automation, anomaly detection, класифікація, sentinel-2, satellite data, 0105 earth and related environmental sciences, виявлення аномалій, 2. Zero hunger, індекси рослинності, 04 agricultural and veterinary sciences, 15. Life on land, пошкоджені війною поля, T59.5, classification, machine learning, супутникові дані, vegetation indices, 0401 agriculture, forestry, and fisheries, Sentinel-2

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/37b58fe36d6a48bc975f3a1f488a8a93
https://ela.kpi.ua/handle/123456789/71508

Autonomous monitoring and optimization system for IT infrastructure using transformers

Zdroj: INNOVATIVE TECHNOLOGIES AND SCIENTIFIC SOLUTIONS FOR INDUSTRIES; No. 1(31) (2025): Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries; 73-82
Современное состояние научных исследований и технологий в промышленности; № 1(31) (2025): Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості; 73-82
СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ; № 1(31) (2025): Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості; 73-82

Predmety: autonomous system, transformers, multidimensional time series, IT infrastructure, anomaly detection, forecasting, автономна система, трансформери, багатовимірні часові ряди, IT-інфраструктура, виявлення аномалій, прогнозування

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://journals.uran.ua/itssi/article/view/328661

Модель автономної системи моніторингу та оптимізації IT-інфраструктури з використанням трансформерів

Zdroj: Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості, Iss 1(31) (2025)

Predmety: Engineering economy, TA177.4-185, автономна система, трансформери, багатовимірні часові ряди, IT-інфраструктура, виявлення аномалій, прогнозування

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/ee025fd0bc4d4c81986958cbd41bdab9

Using ChatGPT for the intelligent diagnostics of complex technical system

Autori: Vychuzhanin, Vladimir Vychuzhanin, Alexey

Predmety: виявлення аномалій, експлуатаційна надійність, shipboard energy systems, інтелектуальний моніторинг, оцінка на основі штучного інтелекту, artificial intelligence-driven assessment, anomaly detection, predictive maintenance, operational reliability, intelligent monitoring, прогнозне технічне обслуговування, аналітика в реальному часі, real-time analytics, енергетичні системи суден

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/5871

Utilising large language models for automated real-time cyber threat analysis

Autori: Kovalchuk, Denys

Predmety: виявлення аномалій, нейронні мережі для безпеки, phishing attack detection, deep learning in cybersecurity, neural networks for security, виявлення фішингових атак, anomaly detection, розвідка кіберзагроз, машинне навчання для безпеки, machine learning for security, обробка природної мови, cyber threat intelligence, глибоке навчання у кібербезпеці, natural language processing

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/5869

ADJUSTING THE PARAMETERS OF MACHINE LEARNING ALGORITHMS TO IMPROVE THE SPEED AND ACCURACY OF TRAFFIC CLASSIFICATION

Autori: Andrii Astrakhantsev Larysa Globa Andrii Davydiuk a ďalší

Prispievatelia: Andrii Astrakhantsev Larysa Globa Andrii Davydiuk a ďalší

Zdroj: Information and Telecommunication Sciences. :26-32

Predmety: виявлення аномалій, паттерни трафіку, feature analysis, accuracy, 9. Industry and infrastructure, classification speed, техніки машинного навчання, швидкість класифікації, machine learning technics, штучна нейронна мережа, 7. Clean energy, anomaly detection, аналіз ознак, 11. Sustainability, 5G network, мережа 5G, artificial neural network, точність, traffic classification, traffic patterns, класифікація трафіку

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/65079

AUTHENTICATION METHODS USING BEHAVIORAL ANALYTICS AND MACHINE LEARNING FOR INTERNET OF THINGS DEVICES ; МЕТОДИ АВТЕНТИФІКАЦІЇ З ВИКОРИСТАННЯМ ПОВЕДІНКОВОЇ АНАЛІТИКИ ТА МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ПРИСТРОЇВ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ

Autori: Сокирка, Євгеній Кукулевський, Іван Толбатов, Андрій

Zdroj: Electronic Professional Scientific Journal «Cybersecurity: Education, Science, Technique»; Vol. 2 No. 30 (2025): Cybersecurity: Education, Science, Technique. Special issue.; 35-49 ; Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка»; Том 2 № 30 (2025): Кібербезпека: освіта, наука, техніка. Спеціальний випуск.; 35-49 ; 2663-4023 ; 10.28925/2663-4023.2025.30

Predmety: behavioral biometrics, machine learning, user authentication, anomaly detection, cybersecurity, поведінкова біометрія, машинне навчання, автентифікація користувачів, виявлення аномалій, кібербезпека

Popis súboru: application/pdf

Relation: https://csecurity.kubg.edu.ua/index.php/journal/article/view/941/783; https://csecurity.kubg.edu.ua/index.php/journal/article/view/941

Dostupnosť: https://csecurity.kubg.edu.ua/index.php/journal/article/view/941
https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.30.941

Automatic Network Reconfiguration Method with Dynamic IP Address Management ; Метод автоматичної реконфігурації мережі з динамічним керуванням IP-адресацією

Autori: Haidai, Anatolii Klymenko, Iryna

Zdroj: Information, Computing and Intelligent systems; No. 6 (2025): Information, Computing and Intelligent systems; 217-229 ; Information, Computing and Intelligent systems; № 6 (2025): Information, Computing and Intelligent systems; 217-229 ; 2786-8729 ; 2708-4930 ; 10.20535/2786-8729.6.2025

Predmety: Zabbix, pfSense, network security, anomaly detection, automated response, мережева безпека, виявлення аномалій, автоматизоване реагування

Popis súboru: application/pdf

Relation: https://itvisnyk.kpi.ua/article/view/334139/327479; https://itvisnyk.kpi.ua/article/view/334139

Dostupnosť: https://itvisnyk.kpi.ua/article/view/334139
https://doi.org/10.20535/2786-8729.6.2025.334139