В работе рассматривается обнаружение аномалий телекоммуникационного трафика как задача анализа нестационарных информационных последовательностей. Сегментация трактуется как самостоятельный управляемый этап подготовки данных. Предложен фреймворк формирования обучающей выборки на основе разбиения потока на сегменты фиксированной длины с регулируемым шагом и построения признакового описания сегментов с использованием статистического агрегирования. Выполняется исследование влияния параметров сегментации и способов агрегирования результатов обработки на устойчивость качества обнаружения, включая проверку на нескольких базовых моделях. Показано, что рациональный выбор масштаба сегментации позволяет повысить качество обнаружения аномалий без существенного усложнения модели.

Макеенко А.А. (науч. рук. Лебедев И.С.) Повышение качества обнаружения аномалий на основе управляемой сегментации информационных последовательностей телекоммуникационного трафика // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17095