Прилєпов Є. В. Інформаційна технологія виявлення аномальних даних в Інтернеті речей на основі кластерного аналізу

В дисертаційній роботі було постановлено та вирішено актуальне наукове завдання сутність якого полягає в розробці нових та удосконаленні існуючих методів виявлення аномальних даних Інтернету речей на основі кластерного аналізу. Удосконалено метод кластеризації даних, що ґрунтується на алгоритмі k-середніх. Отриманий метод відрізняється від існуючих покращеною точністю ідентифікації кластерів даних в нестандартних та складних умовах. Удосконалено метод оцінки вихідних даних, що ґрунтується на матриці неточності та дозволяє визначити множину хибно-позитивних спрацювань та підвищити ефективність обробки даних. Вперше розроблено нову інформаційну технологію виявлення аномальних даних в IoT на основі кластерного аналізу. Запропонована інформаційна технологія дозволяє виявляти вторгнення з вірогідністю в 98.6%, що підтверджується відповідними показниками ефективності виявлення аномальних даних в Інтернеті речей.