Применение рекуррентных и сверточных нейронных сетей для выявления аномалий технологического процесса

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Сергей Константинович АЛАБУГИН
Илья Альбертович ПЯТНИЦКИЙ
Александр Николаевич СОКОЛОВ

Аннотация

Рассмотрены вопросы применимости методов машинного обучения в задаче обнаружения аномалий технологического процесса. Описаны причины, по которым возникла эта задача, а также предпосылки использования методов машинного обучения
для её решения. На примере набора данных New Gas Pipeline проведен анализ источников по вопросу применимости различных методов машинного обучения. В результате анализа источников выявлен ряд недостатков, не позволяющих использовать для
выявления аномалий технологического процесса классические алгоритмы классификации, кластеризации и обнаружения аномалий. В качестве перспективного способа
решения задачи были выбраны методы на основе рекуррентных и сверточных нейронных сетей, а также намечены основные направления дальнейших исследований в
этой области.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Раздел
Актуальные проблемы кибербезопасности