Перегляд за Автор "Pyrch, Olena"
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Порівняльний аналіз класичних і машинних методів виявлення аномалій у слабонавантажених мережах(Хмельницький національний університет, 2025) Пирч, Олена; Мостовий, Сергій; Pyrch, Olena; Mostovyi, SerhiiУ даній статті проведено порівняльний аналіз сучасних методів виявлення аномалій у слабонавантажених комп'ютерних мережах. До аналізованих методів віднесено: алгоритм Isolation Forest, метод One-Class SVM, щільнісну кластеризацію DBSCAN та нейромережевий підхід на основі LSTM-Autoencoder. Порівняння методів проведено за групами характеристик: точність виявлення аномалій, обчислювальна складність, вимоги до навчальних даних та адаптивність до специфіки слабонавантажених мереж. У результаті проведеного аналізу виявлено, що вибір оптимального методу залежить від конкретних умов застосування. Для систем реального часу з обмеженими ресурсами найбільш придатним є Isolation Forest, тоді як для складних багатовимірних аномалій перевагу має LSTM-Autoencoder