Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0419U000596, Кандидатська дисертація На здобуття Кандидат технічних наук Дата захисту 28-02-2019 Статус Запланована Назва роботи Інформаційна технологія виявлення аномальних даних в Інтернеті речей на основі кластерного аналізу Здобувач Прилєпов Євген Валерійович, Керівник Гайдур Галина Іванівна Опонент Субач Ігор Юрійович Опонент Ракушев Михайло Юрійович Опис В дисертаційній роботі було постановлено та вирішено актуальне наукове завдання сутність якого полягає в розробці нових та удосконаленні існуючих методів виявлення аномальних даних Інтернету речей на основі кластерного аналізу. Удосконалено метод кластеризації даних, що ґрунтується на алгоритмі k-середніх. Отриманий метод відрізняється від існуючих покращеною точністю ідентифікації кластерів даних в нестандартних та складних умовах. Удосконалено метод оцінки вихідних даних, що ґрунтується на матриці неточності та дозволяє визначити множину хибно-позитивних спрацювань та підвищити ефективність обробки даних. Вперше розроблено нову інформаційну технологію виявлення аномальних даних в IoT на основі кластерного аналізу. Запропонована інформаційна технологія дозволяє виявляти вторгнення з вірогідністю в 98.6%, що підтверджується відповідними показниками ефективності виявлення аномальних даних в Інтернеті речей. Дата реєстрації 2019-02-28 Додано в НРАТ 2020-04-03 Закрити