Методы обнаружения аномалий на основе ядерного вложения распределений

ФИО студента: Сафин Александр Маратович

Руководитель: Бурнаев Евгений Владимирович

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Прикладная математика и информатика (Бакалавриат)

Год защиты: 2017

В настоящее время многие прикладные задачи обуславливают потребность в методах детектирования аномалий в потоковых данных, поскольку количество источников потоковых данных и способов их хранения и обработки значительно выросло. Из-за специфики потоковых данных лишь небольшое количество методов способны их эффективно обрабатывать. Также важно, чтобы оценка аномальности исследуемого наблюдения имела вероятностную интерпретацию, поскольку это позволяет аналитику выбрать порог исходя из требуемого уровня ложных срабатываний. В данный работе предлагается новый подход детектирования аномалий в одномерных временных рядах, использующий в качестве конформной меры странности метрику схожести на основе ядерных вложений распределений. Ключевые слова: детектирование аномалий, потоковые данные, конформная мера странности.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ