<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Підхід до побудови простору станів програмної системи на основі логів для виявлення аномалій методами кластеризації

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

У роботі запропоновано підхід до аналізу поведінки програмної системи на основі побудови простору її станів за даними логів виконання. На відміну від традиційних методів, що ґрунтуються на аналізі окремих подій або використанні заздалегідь визначених правил, запропонований підхід дозволяє розглядати функціонування системи як цілісний динамічний процес.
The paper proposes an approach to analyzing the behavior of a software system based on constructing its state space using execution logs. Unlike traditional methods that rely on the analysis of individual events or predefined rules, the proposed approach enables the system to be considered as a holistic dynamic process.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Гуральник Ф. Б. Підхід до побудови простору станів програмної системи на основі логів для виявлення аномалій методами кластеризації // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28270.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (1)

  1. Кветний Р. Н., Бойко О. В. Аналіз даних та машинне навчання в інформаційних системах. – Вінниця: ВНТУ, 2021. – 210 с. Кветний Р. Н., Шаховська Н. Б. Інтелектуальні інформаційні системи: методи та технології. – Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2020. – 356 с. Савченко В. П., Дорошенко А. Ю. Методи обробки часових рядів у задачах діагностики систем. – Київ, 2021. – 250 с. Xu W., Huang L., Fox A., Patterson D., Jordan M. Detecting Large-Scale System Problems by Mining Console Logs // SOSP. – 2009. 600p. Aggarwal C. C. Outlier Analysis. – Springer, 2017, 350p. He S., Zhu J., He P., Lyu M. Experience Report: System Log Analysis for Anomaly Detection // IEEE Software. – 2016., 430p