Аннотация:В работе И.И.Анисеня рассматривается задача обнаружения аномального поведения во временных рядах. Данная задача имеет высокую теоретическую и прикладную актуальность. Важность обнаружения аномалий обусловлена тем фактом, что они часто преобразуются в критически значимую полезную информацию в самых разных областях применения. Автор изучает различные подходы к обнаружению аномалий, разрабатывает алгоритм обнаружения аномалий в последовательностях системных вызовов, данный алгоритм состоит из трех модулей: извлечение признаков на основе метода мешка слов, кластеризация данных с помощью построения минимального покрывающего дерева, обнаружение аномалий с помощью ядерных кумулятивных сумм. Автор доказывает теорему о средней задержке обнаружения аномалий в худшем случае, которая может использоваться на стадии извлечения признаков для определения размерности признакового пространства, а также на стадии обнаружения аномалии при выборе разграничивающего порога.