Предложены новые методы обнаружения аномалий в среде Big data

Статья «Anomaly detection in big data based on clustering» (DOI: 10.19139/soic.v5i4.365), соавторами которой являются академик-секретарь НАНА, директор Института информационных технологий, академик Расим Алигулиев, заведующий отделом, член-корреспондент НАНА, доктор технических наук Рамиз Алыгулиев и старшая научная сотрудница института Людмила Сухостат, была опубликована в журнале «Statistics, Optimization & Information Computing», который публикуется в США в издательстве «International Academic Press».

Одной из основных проблем обнаружения аномалий в больших данных является выбор подходящего метода или предложение нового эффективного метода. С этой целью в статье предложены гибридные методы кластеризации для обнаружения аномалий в среде big data. Для оценки предложенных методов были проведены эксперименты на базах различного размера и полученные результаты были сопоставлены с результатами метода k-means. С целью оценки результатов методов в статье были использованы 5 критерий. Результат эксперимента показывает, что предложенные методы демонстрируют более высокую точность в сравнении с методом k-means. Отметим, что предложенные методы могут также использоваться и в других целях.

Статья написана 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.

Журнал «Statistics, Optimization & Information Computing» индексируется в таких авторитетных базах, как «Scopus» (Elsevier), «Crossref», «Google Scholar», DOAJ и в других.

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