Data mining methods intended for threats prediction, detection and prevention

Abstract

Data mining – detection of hidden patterns or interrelationships between object in large data sets – is considered in the paper. In this case, data analyzing is applied to the threats detection, prediction and prevention in the financial field. In the research, various data processing techniques are examined and the most appropriate ones for anomaly activity finding are determined.

В статье рассматривается интеллектуальный анализ данных – выявление скрытых закономерностей или взаимосвязей между объектами в больших массивах данных. В данном случае глубинный анализ данных применяется для обнаружения, предсказания и предотвращения угроз в финансовой сфере. В исследовании рассматриваются различные методы анализа данных и определяются наиболее подходящие для нахождения аномальной активности.