Anomaly identification model in the observation field using parametric monitoring systems

A.V. Skatkov1, Y.E. Shishkin1,2

1 Federal State Educational Institution of Higher Education «Sevastopol State University», Russian Federation, Sevastopol, Universitetskaya St., 33

2 Institute of Natural and Technical Systems, Russian Federation, Sevastopol, Lenin St., 28

E-mail: yourockpro@gmail.com

DOI: 10.33075/2220-5861-2017-4-48-53

УДК 004.942:004.75

Abstract:

   The problem of detecting anomalies in monitoring data of aquatic environment physicochemical parameters using simulation model of autonomous STD probes system is discussed. An approach is proposed to solve the problem of monitoring object transition operative forecasting to an emergency condition by using a parametric monitoring system implemented as a measuring tools complex and a software simulation model using the Kulbak-Leibler divergence information metric. The solution of the sample size influence on the probability of a classification error problem is given. The results of experiments on the simulation model of a monitoring system for physicochemical parameters of the Black Sea region water environment are discussed.

Keywords: monitoring, simulation, queuing system, Big Data, heteroscedasticity effect, network traffic, critical systems, data mining.

Full text in PDF (RUS)

LIST OF REFERENCES

  1. Брюховецкий А.А., Скатков А.В., Шишкин Ю.Е. Моделирование процессов обнаружения аномалий в сложноструктурированных данных мониторинга // Системы контроля окружающей среды. Севастополь: ИПТС. 2017. Вып. 9 (29). С. 45–49.
  2. Греков А.Н., Шишкин Ю.Е. Моделирование трехкомпонентного акустического измерителя скорости течения // Системы контроля окружающей среды. Севастополь: ИПТС. 2016. Вып. 6 (26). С. 33–40.
  3. Скатков А.В., Брюховецкий А.А., Моисеев Д.В. Интеллектуальная система мониторинга для решения крупномасштабных научных задач в облачных вычислительных средах // Информационноуправляющие системы. Спб: Изд-во ГУАП. 2017. № 2 (87). С. 19–25.
  4. Шишкин Ю.Е., Скатков А.В. Решение задачи составления расписаний большой размерности с применением технологии Больших Данных // Информационные технологии и информационная безопасность в науке, технике и образовании “ИНФОТЕХ – 2015”: материалы междунар. науч.-практ. конф. / под науч. ред. А.В. Скаткова. (г. Севастополь, 7–11 сентября 2015 г.). Севастополь: СевГУ, 2015. С. 103–105.
  5. Боев В.Д. Концептуальное проектирование систем в Anylogic 7 и GPSS World. M.: НОИ Интуит, 2016. 556 с. ISBN: 978-5-9556-0161-8.
  6. Девятков В.В. Методология и технология имитационных исследований сложных систем: современное состояние и перспективы развития: монография. СПб.: Вузовский учебник, 2013. 448 с.
  7. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания / пер. с англ. И.И. Грушко / под ред. В.И. Неймана. М.: Машиностроение, 1979. 432 с.
  8. Кузьминская Г.Г. Черное море. Краснодар. 1988. 95 с.
  9. Шишкин Ю.Е. Анализ моделей взаимодействия пользователей и провайдеров облачных сервисов // Интеллектуальные системы, управление и мехатроника – 2016: материалы всерос. науч.-техн. конф. молодых ученых, аспирантов и студентов (г. Севастополь, 19–21 мая 2016 г.). Севастополь: СевГУ, 2016. С. 289–293.
  10. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. М.: Высшая школа, 2007. 491 с.
  11. Скатков А.В., Брюховецкий А.А., Шишкин Ю.Е. Сравнительный анализ методов обнаружения изменений состояний сетевого трафика // Автоматизация и приборостроение: проблемы, решения: материалы междунар. науч.-техн. конф. (г. Севастополь, 05–09 сентября 2016 г.). Севастополь: СевГУ, 2016. С. 14–15.

If you have found a spelling error, please, notify us by selecting that text and pressing Ctrl+Enter.

Translate »

Spelling error report

The following text will be sent to our editors: