Дeтектирование аномалий во временных рядах и табличных данных
Выполнил: Грузицкий Андрей Дмитриевич
Задача обнаружения кибератак и различного вида дефектов является критически важной при использовании киберфизических систем (например, систем жизнеобеспечения, беспилотных транспортных средств или механизмов с множеством автономных компонент). Такие атаки и поломки можно предсказать с помощью обнаружения аномалий в многомерных последовательностях данных о системе. В данной работе сравниваются два подхода к предсказанию промышленных кибератак: методы, построенные на автокодировщиках и вариационных автокодировщиках.
Запись защиты
Итоговый отчет
Ссылка на репозиторий на GitHub
Руководитель проекта
Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных: Старший научный сотрудник
Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.