Статья «An anomaly detection based on optimization» (DOI: 10.5815/ijisa.2017.12.08), написанная в рамках грант проекта (Qrant № EİF-KETPL-2-2015-1(25)- 56/05/1) «Разработка методов и алгоритмов обеспечения информационной безопасности в средах больших данных («big data») и некоторое их применение», финансируемого Фондом развития науки при Президенте Азербайджанской Республики, была опубликована в журнале «International Journal of Intelligent Systems and Applications», индексируемой в базе данных Scopus. Данный журнал публикуется издательством MECS PRESS Гонконга (http://www.mecs-press.org).  

Авторами статьи являются академик-секретарь НАНА, директор Института информационных технологий, академик Расим Алигулиев, заведующий отделом, член-корреспондент НАНА, доктор технических наук Рамиз Алыгулиев, заведующий отделом, доктор философии по технике, доцент Ядигяр Имамвердиев и старшая научная сотрудница института Людмила Сухостат.

В современном мире быстрый рост объема данных превращает обнаружение аномалий в одну из значимых проблем. В статье с целью обнаружения аномалий предложен новый метод кластеризации и определена масса каждого объекта (данного), а также его положение среди множества всех объектов (данных). Основной целью статьи является продемонстрировать важность массы в решении кластеризации и повысить точность в обнаружении аномалий. Результаты эксперимента показывают, что предложенный метод более точно и практично обнаруживает аномалии, чем алгоритмы k-means.

© Все права защищены. При использовании информации гиперссылка на сайт www.iсt.az обязательна.