ЗАСТОСУВАННЯ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛІЗУ ДЛЯ ВАЛІДАЦІЇ ДАНИХ У СИСТЕМАХ ОЦІНКИ РИЗИКУ - Гринченко, П. В.; Бакурова, А. В. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2025)
Об’єктом дослідження є дві інформаційні системи. Перша система (S1) — це функціонуюча система, стан якої може бути нормальним або ненормальним, що описується набором параметрів системи в певний момент часу. Тобто існують часові ряди, що описують нормальну поведінку цієї системи та відхилення від неї. Друга система (S2) призначена для виявлення аномальної активності в першій системі. Виходи цієї системи виявлення аномалій представлені часовим рядом, кожне зі значень якого характеризує стан системи в певний момент часу двома параметрами: впевненістю (confidence) другої системи виявлення аномалій в оцінці стану першої системи та серйозністю (severity) аномалії, що виникла в першій системі. У дослідженні детально розглянуто методологію застосування вейвлет-аналізу, що включає декомпозицію сигналу на коефіцієнти апроксимації та деталізації, реконструкцію сигналу, розрахунок кореляції між показниками впевненості та серйозністю виявленої аномалії системи, а також аналіз енергії компонентів для оцінки нестабільності роботи системи. Запропонований підхід дозволяє встановити граничні значення для визначення нестабільності в роботі системи виявлення аномалій та розробити метрики якості її роботи. Особливу увагу приділено оцінюванню стабільності впевненості системи через енергію компонентів та визначення ступеня узгодженості між впевненістю та серйозністю через кореляційний аналіз. Показано, як цей метод інтегрується з методологією оцінки ризику ACRAM (S3), забезпечуючи попередню валідацію даних, їхню фільтрацію, комплексну оцінку та валідацію результатів. На основі тестових даних продемонстровано результати застосування розробленого алгоритму, зокрема, розрахунок енергії компонентів, кореляцію між впевненістю та серйозністю, а також встановлення порогів для визначення рівня стабільності системи (S2). Отримані результати показують, що система виявлення аномалій демонструє середній рівень стабільності, а кореляційний аналіз виявляє значну негативну кореляцію між впевненістю системи та серйозністю виявлених аномалій, що свідчить про зниження впевненості системи під час переходу до серйозніших станів. Запропонований метод валідації даних є ефективним інструментом для підвищення надійності систем оцінювання ризику і може знайти застосування в різних галузях, що потребують обробки часових рядів та виявлення аномалій.