| dc.contributor.author | Каштальян, А. С. | |
| dc.contributor.author | Савенко, О. С. | |
| dc.coverage.spatial | Брест | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2021-02-12T06:49:00Z | |
| dc.date.available | 2021-02-12T06:49:00Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.identifier.citation | Каштальян, А. С. Кластеризация злоумышленных действий на основе информации, полученной от сети ловушек / А. С. Каштальян, О. С. Савенко // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2020. – № 5. – С. 66–71 : ил. – Библиогр.: с. 71 (11 назв.). | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://rep.bstu.by/handle/data/10593 | |
| dc.description | A. S. Kashtalian, O. S. Savenko. CLUSTERING MALICIOUS ACTIONS BASED ON INFORMATION RECEIVED FROM A HONEYNET | ru_RU |
| dc.description.abstract | Разработан метод агломеративной кластеризации злоумышленников на основе их динамических характеристик, полученных сетью ловушек, позволяющий определять атаки известных типов и выделять новые типы атак, получены критерии остановки процесса кластеризации. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БрГТУ | ru_RU |
| dc.subject | сеть ловушек | ru_RU |
| dc.subject | кластеризация временных рядов | ru_RU |
| dc.subject | характеристики атак | ru_RU |
| dc.subject | информационный критерий | ru_RU |
| dc.subject | honeynet | ru_RU |
| dc.subject | time series clustering | ru_RU |
| dc.subject | attack characteristics | ru_RU |
| dc.subject | information criterion | ru_RU |
| dc.title | Кластеризация злоумышленных действий на основе информации, полученной от сети ловушек | ru_RU |
| dc.type | Статья (Article) | ru_RU |
| dc.identifier.udc | 004.491.2 | ru_RU |
| dc.abstract.alternative | The method of agglomerative clustering of intruders on the basis of their activity time series with use of information criteria for determination
of distance between time series as measure of similarity is proposed, as well as criteria of stopping the clustering process,
which allow to obtain the optimal ratio of clusters purity and completeness, and accordingly determining the number of clusters. | ru_RU |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.36773/1818-1212-2020-123-5-66-71 | |
