Анализ и прогнозирование временных рядов кибератак на информационную систему ведомственного вуза: возможности и ограничения методов
- Авторы: Наумов В.Н.1, Буйневич М.В.2, Синещук М.Ю.2, Тукмачева М.А.2
-
Учреждения:
- Северо-Западный институт управления ‒ филиал РАНХиГС
- Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России
- Выпуск: Том 11, № 1 (2025)
- Страницы: 99-112
- Раздел: ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
- URL: https://journals.rcsi.science/1813-324X/article/view/283903
- EDN: https://elibrary.ru/OOPJJR
- ID: 283903
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Ключевые слова
Об авторах
В. Н. Наумов
Северо-Западный институт управления ‒ филиал РАНХиГС
Email: naumov122@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-0385-3530
SPIN-код: 1137-2375
М. В. Буйневич
Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России
Email: bmv1958@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8146-0022
SPIN-код: 9339-3750
М. Ю. Синещук
Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России
Email: smaxim@igps.ru
ORCID iD: 0009-0005-8108-3198
SPIN-код: 1657-9947
М. А. Тукмачева
Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России
Email: mtukmacheva@mail.ru
ORCID iD: 0009-0004-2496-7117
SPIN-код: 2489-5760
Список литературы
- Глазьев С.Ю. Теория долгосрочного технико-экономического развития. М.: ВлаДар, 1993. EDN:YSXIUV
- Нильсен Э. Практический анализ временных рядов. Прогнозирование со статистикой и машинное обучение. СПб.: Диалектика, 2021. 544 с.
- Хайндман Р., Атанасопулос Дж. Прогнозирование: принципы и практика. Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2023. 458 с.
- Исаев С.В., Кононов Д.Д. Исследование динамики и классификация атак на веб-сервисы корпоративной сети // Сибирский аэрокосмический журнал. 2022. Т. 23. № 4. С. 593–601. doi: 10.31772/2712-8970-2022-23-4-593-601. EDN:RUSJWB
- Zuzčák M., Bujok P. Using honeynet data and a time series to predict the number of cyber attacks // Computer Science and Information Systems. 2021. Vol. 18. Iss. 4. PP. 1197–1217. doi: 10.2298/CSIS200715040Z
- Ларионов К.О. Прогнозирование статистических данных атак на прикладное программное обеспечение // Проблемы современной науки и образования. 2021. № 6(163). С. 57‒63. doi: 10.24411/2304-2338-2021-10606. EDN:PGVALC
- Hobijn B., Franses P.H., Ooms M. Generalization of the KPSS-test for stationarity // Statistica Neerlandica. 2004. Vol. 58. Iss. 4. PP. 482‒502. doi: 10.1111/j.1467-9574.2004.00272.x
- Phillips P.C.B., Perron P. Testing for a Unit Root in Time Series Regression // Biometrika. 1988. Vol. 75. Iss. 2. PP. 335‒346. doi: 10.1093/biomet/75.2.335. EDN:ILNEET
- Hersbach H. Decomposition of the Continuous Ranked Probability Score for Ensemble Prediction Systems // Weather and Forecast. 2000. Vol. 15. Iss. 5. PP. 559–570. doi: 10.1175/1520-0434(2000)0152.0.CO;2
- Dawid A.P., Sebastiani P. Coherent Dispersion Criteria for Optimal Experimental Design // Annals of Statistics. 1999. Vol. 27. Iss. 1. PP. 65‒81.
- Bickel P.J., Doksum K.A. An Analysis of Transformations // Journal of the American Statistical Association. 1981. Vol. 76. Iss. 374. PP. 296‒311. doi: 10.2307/2287831
- Hyndman R.J., Koehler A.B., Snyder R.D., Grose S. A state space framework for automatic forecasting using exponential smoothing methods // International Journal Forecasting. 2002. Vol. 18. Iss. 3. PP. 439–454.
- Cleveland R.B., Cleveland W.S., McRae J.E., Terpenning I.J. STL: A Seasonal-Trend Decomposition Procedure Based on Loess // Journal of Official Statistics. 1990. Vol. 6. Iss. 1. PP. 3–33.
- Scott S., Varian H.R. Predicting the Present with Bayesian Structural Time Series // SSRN Electronic Journal. 2014. Vol. 5. Iss. 1/2. PP. 4–23. doi: 10.1504/IJMMNO.2014.059942
- Мастицкий С.Э. Анализ временных рядов с помощью R. 2020. URL: https://ranalytics.github.io/tsa-with-r (дата обращения 19.12.2024)
Дополнительные файлы
