В е с т н и к алматинского университета

 
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 
[1]
Muruti G., Rahim F. A., bin Ibrahim Z. A. A survey on anomalies detection techniques and 
measurement methods //2018 IEEE Conference on Application, Information and Network Security (AINS). 
– IEEE, 2018. – С. 81-86. 
[2]
Chae Y. Representing Stastical Network-Based Anomaly Detection by Using Trust. – University 
of Rhode Island, 2017. 
[3]
Rassam M. A., Zainal A., Maarof M. A. Advancements of data anomaly detection research in 
wireless sensor networks: a survey and open issues //Sensors. – 2013. – Т. 13. – №. 8. – С. 10087-10122. 
[4] Mozaffari M., Yilmaz Y. Online anomaly detection in multivariate settings //2019 IEEE 29th 
International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP). – IEEE, 2019. – С. 1-6. 
[5]
Zhu H., Xin Y., Wang F. A novel framework for anomaly detection based on hybrid HMM-SVM 
model //2011 4th IEEE International Conference on Broadband Network and Multimedia Technology. – 
IEEE, 2011. – С. 670-674. 
[6] Chalapathy R., Chawla S. Deep learning for anomaly detection: A survey //arXiv preprint 
arXiv:1901.03407. – 2019.
[7]
Han L. I. Research of K-MEANS algorithm based on information entropy in anomaly detection 
//2012 Fourth International Conference on Multimedia Information Networking and Security. – IEEE, 2012. 
– С. 71-74. 
[8]
Emadi H. S., Mazinani S. M. A novel anomaly detection algorithm using DBSCAN and SVM in 
wireless sensor networks //Wireless Personal Communications. – 2018. – Т. 98. – №. 2. – С. 2025-2035. 
[9]
Martí L. et al. On the combination of support vector machines and segmentation algorithms for 
anomaly detection: A petroleum industry comparative study //Journal of Applied Logic. – 2017. – Т. 24. – С. 
71-84. 
[10]
Fan Z. et al. Real-time and accurate abnormal behavior detection in videos //Machine Vision and 
Applications. – 2020. – Т. 31. – №. 7. – С. 1-13. 
[11] Chalapathy R., Chawla S. Deep learning for anomaly detection: A survey //arXiv preprint 
arXiv:1901.03407. – 2019. 
[12] Liu H. et al. An anomaly detection method based on double encoder–decoder generative 
adversarial networks //Industrial Robot: the international journal of robotics research and application. – 2020. 

---