Abstract
В роботі запропоновано інформаційну технологію класифікації часових рядів, що мають фрактальні властивості, на основі методів машинного навчання. Вибір методу класифікації та відповідного набору ознак ґрунтується на мультифрактальних і самоподібних властивостях часових рядів. Як приклад, на основі запропонованої інформаційної технології проведена бінарна класифікація реалізацій нормальних та атакованих трафіків.
Highlights
ФРАКТАЛЬНИХ ЧАСОВИХ РЯДІВВ роботі запропоновано інформаційну технологію класифікації часових рядів, що мають фрактальні властивості, на основі методів машинного навчання
fairly new approach to the use of time series features in machine learning is the calculation of recurrence characteristics
offer an information classification technology based on machine learning methods
Summary
В роботі запропоновано інформаційну технологію класифікації часових рядів, що мають фрактальні властивості, на основі методів машинного навчання. Мета даної роботи - запропонувати інформаційну технологію класифікації часових рядів, які мають фрактальні властивості, на основі методів машинного навчання. Якщо фрактальні властивості для різних класів практично однакові, то даний підхід не має сенсу використовувати. Аналіз самоподібних властивостей ЧР дозволяє виділити три умовних діапазону для показника Херста Н: антиперсистентность при H0.55 і фактична відсутність довгострокової залежності 0.45 ≤ H ≤ 0.55. Дослідження показали, що діапазон мультифрактальних і самоподібних властивостей ЧР відіграє важливе значення для вибору класифікатора і, відповідно, точності класифікації. 4. У разі, коли ЧР явно володіє мультифрактальними властивостями, але діапазон узагальненого показника Херста має деяке невелике значення 0.4 ≤ ∆h(q) ≤ 1, в якості ознак також можно застосовувати статистичні та фрактальні характеристики. Це пов'язано з тим, що типові часові реалізації DdoS-атак мають великий показник Херста і сильні мультифрактальні властивості
Sign-in/Register to view highlights & summary Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
