Предсказание промышленных кибератак с использованием вариационных автокодировщиков : магистерская диссертация / Prediction of industrial cyber attacks using variational auto encoders

Description

Comparison of hidden spaces of an auto-encoder and a variational auto-encoder in the problem of detecting anomalies in multidimensional time series. / Сравнение скрытых пространств автокодировщика и вариационного автокодировщика в задаче обнаружения аномалий в многомерных временных рядах.

Links & Downloads

1. Кравцов А. А. Предсказание промышленных кибератак с использованием вариационных автокодировщиков : магистерская диссертация / А. А. Кравцов ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления. — Екатеринбург, 2024. — 49 с. — Библиогр.: с. 42-49 (45 назв.).
2. http://elar.urfu.ru/handle/10995/140340

Tags

MASTER'S THESIS

MACHINE LEARNING

TIME SERIES

ANOMALY SEARCH

NEURAL NETWORK DEVELOPMENT

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ

ПОИСК АНОМАЛИЙ

Additional Fields

Identifer	oai:union.ndltd.org:urfu.ru/oai:elar.urfu.ru:10995/140340
Date	January 2024
Creators	Кравцов, А. А., Kravtsov, A. A.
Contributors	Ронкин, М. В., Ronkin, M. V., УрФУ. Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления
Publisher	б. и.
Source Sets	Ural Federal University
Language	Russian
Detected Language	Russian
Type	Master's thesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format	application/pdf
Rights	Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии, http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613