АДАПТИВНАЯ ПОТОКОВАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ АНОМАЛИЙ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ В СЕТЯХ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ : научное издание

Описание

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2026

Ключевые слова: network traffic, anomaly detection, stream clustering, concept drift, stochastic approximation, CIC-IDS2017, сетевой трафик, обнаружение аномалий, потоковая кластеризация, дрейф распределения, стохастическая аппроксимация

Аннотация: В статье рассматривается метод обнаружения аномалий в потоковом сетевом трафике на основе адаптивной кластеризации. Предложена модель нормального режима функционирования сети, процедура последовательного обновления центров кластеров и критерий принятия решения по расстоянию до ближайшего центра. The paper considers a method for detПоказать полностьюecting anomalies in streaming network traffic based on adaptive clustering. A model of normal network operation, a sequential procedure for updating cluster centers, and a decision rule based on the distance to the nearest center are proposed.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Системы управления и информационные технологии

Выпуск журнала: 2-1

Номера страниц: 59-63

ISSN журнала: 17295068

Место издания: Воронеж

Издатель: Воронежский государственный технический университет

Персоны

  • Черный А. В. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева)
  • Казаковцев Л. А. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева)

Вхождение в базы данных

  • РИНЦ (eLIBRARY.RU)
  • Список ВАК