Resumen

Las teorías fisiológicas indican que la impresión más profunda para los datos de series temporales con respecto al sistema visual humano es su valor extremo. Basándose en este principio, mediante la investigación de las estrategias de segmentación jerárquica basada en puntos extremos, el método de extracción de datos basado en segmentación jerárquica para series temporales y las ideas de valores atípicos de localidad, se propone un nuevo modelo y método de detección de valores atípicos para series temporales. El algoritmo presentado etiqueta de forma intuitiva un factor de valor atípico a cada subsecuencia en la serie temporal de manera que la detección visual de valores atípicos sea relativamente directa. Los resultados experimentales demuestran la ventaja promedio del método desarrollado sobre los métodos comparados y la eficiente capacidad de reducción de datos para series temporales, lo cual indica el rendimiento prometedor del método propuesto y su valor de aplicación práctica.

• Materias:Amenaza avanzada persistente Internet de las cosas Seguridad cibernética Estegoanálisis Cifrado descentralizado
• Subjects:Advanced persistent threat Internet of things Cyber security Stegoanalysis Decentralized encryption
• Palabras claves:Fisiológico; Teorías; Valor extremo; Segmentación; Detección de valores atípicos; Series temporales
• Keywords:Physiological; Theories; Extreme value; Segmentation; Outlier detection; Time series