Method for Detecting Anomalous States of a Control Object in Information Systems Based on the Analysis of Temporal Data and Knowledge

The problem of finding the anomalous states of the control object in the management information system under conditions of uncertainty caused by the incompleteness of knowledge about this object is considered. The method of classifying the current state of the control object in real time, allowing to identify the current anomalous state. The method uses temporal data and knowledge. Data is represented by sequences of events with timestamps. Knowledge is represented as weighted temporal rules and constraints. The method includes the following key phases: the formation of sequences of logical facts; selection of temporal rules and constraints; classification based on a comparison of rules and constraints. Logical facts are represented as predicates on event attributes and reflect the state of the control object. Logical rules define valid sequences of logical facts. Performing a classification by successive comparisons of constraints and weights of the rules makes it possible to more effectively identify the anomalous state since the comparison of the constraints reduces the subset of facts comparing to the current state. The method creates conditions for improving management efficiency in the context of incomplete information on the state of a complex object by using logical inference in knowledge bases for anomalous states of such control objects

METHOD FOR DETECTING ANOMALOUS STATES OF A CONTROL OBJECT IN INFORMATION SYSTEMS BASED ON THE ANALYSIS OF TEMPORAL DATA AND KNOWLEDGE

The problem of finding the anomalous states of the control object in the management information system under conditions of uncertainty caused by the incompleteness of knowledge about this object is considered. The method of classifying the current state of the control object in real time, allowing to identify the current anomalous state. The method uses temporal data and knowledge. Data is represented by sequences of events with timestamps. Knowledge is represented as weighted temporal rules and constraints. The method includes the following key phases: the formation of sequences of logical facts; selection of temporal rules and constraints; classification based on a comparison of rules and constraints. Logical facts are represented as predicates on event attributes and reflect the state of the control object. Logical rules define valid sequences of logical facts. Performing a classification by successive comparisons of constraints and weights of the rules makes it possible to more effectively identify the anomalous state since the comparison of the constraints reduces the subset of facts comparing to the current state. The method creates conditions for improving management efficiency in the context of incomplete information on the state of a complex object by using logical inference in knowledge bases for anomalous states of such control objects

Situational Script Management of Business Processes with Changeable Structure

In the presented work the problem of management business-processes with changeable structure is considered and situational based approach to its decision is offered. The approach is based on situational model of management business-process according to which process is represented as a set of situations. The script defining necessary actions is connected with each situation. Management of process is carried out by means of the rules formalizing functional requirements to processes

METHOD OF DETERMINING WEIGHTS OF TEMPORAL RULES IN MARKOV LOGIC NETWORK FOR BUILDING KNOWLEDGE BASE IN INFORMATION CONTROL SYSTEMS

The problem of constructing and expanding the temporal knowledge base for the information-control system is considered. This knowledge base is formally represented by the Markov logic network. It is shown that the behavior of the control object of a given class can be reflected in the form of a set of weighted temporal rules. These rules are formed on the basis of identifying links between events that reflect known variants of the behavior of the control object. A method is proposed for calculating the weights of temporal rules in a Markov logic network for a given level of detail of the control object. The level of detail is determined by the context for executing the sequences of control actions and for weighted temporal rules is specified by selecting subsets of the event attributes. The method includes such basic phases: preparation of a subset of temporal rules for a given level of detail; finding the weights of the rules taking into account the a priori probabilities of the event traces. The method creates conditions for supporting management decisions in information management systems at various levels of detail of complex management objects. Decision support is provided by predicting the probability of success in executing a sequence of actions that implement the management function in the current situation. These probabilities are determined using the weights of the temporal rules

METHOD OF AUTOMATED CONSTRUCTION AND EXPANSION OF THE KNOWLEDGE BASE OF THE BUSINESS PROCESS MANAGEMENT SYSTEM

The problem of constructing and using the knowledge representation in the process control system is studied. It is shown that when implementing knowledge-intensive business process management, it is necessary to use automated construction and expansion knowledge base to support decision-making in accordance with the current state of the context for the implementation of business process actions. The state of the context is specified as a set of weighted logical facts, the arguments of which are the values of the attributes of the events of the business process log. The sequence of the process implementation at each moment of time is displayed in the form of a probabilistic distribution of the possible rules of executing the actions of the business process in this context. The method of automated construction and updating of the knowledge base of the information system of process control is proposed. The method includes the stages of forming knowledge representation templates, constructing context descriptions, logical facts, constructing rules, and calculating the probability distribution for rules. The method creates opportunities to support decision-making on the management of the business process in the event of a discrepancy between the current implementation of the business process and its model

Method For Detecting Shilling Attacks In E-commerce Systems Using Weighted Temporal Rules

The problem of shilling attacks detecting in e-commerce systems is considered. The purpose of such attacks is to artificially change the rating of individual goods or services by users in order to increase their sales. A method for detecting shilling attacks based on a comparison of weighted temporal rules for the processes of selecting objects with explicit and implicit feedback from users is proposed. Implicit dependencies are specified through the purchase of goods and services. Explicit feedback is formed through the ratings of these products. The temporal rules are used to describe hidden relationships between the choices of user groups at two consecutive time intervals. The method includes the construction of temporal rules for explicit and implicit feedback, their comparison, as well as the formation of an ordered subset of temporal rules that capture potential shilling attacks. The method imposes restrictions on the input data on sales and ratings, which must be ordered by time or have timestamps. This method can be used in combination with other approaches to detecting shilling attacks. Integration of approaches allows to refine and supplement the existing attack patterns, taking into account the latest changes in user priorities

Розробка інформаційної технології автоматизованої побудови та поповнення темпоральної бази знань в задачах підтримки управлінських рішень

The object of research is the process of knowledge base (KB) constructing, which involves the development of a formal presentation of knowledge, knowledge extraction, verification of their consistency and inclusion in the KB. The implementation of such a process is a necessary condition to use KB in systems supporting management decisions at the tactical and strategic levels of organizational management. However, there is currently a discrepancy between the practical need for implementation, knowledge-based support for managerial decisions under uncertainty, taking into account the temporal aspect of managing action and also the possibilities of existing techniques and technologies of interactive and automated construction of the KB.The analysis of the research object testifies to the possibility of automated construction of the KB to support managerial decisions using temporal dependencies. The latter can be obtained based on the analysis of the sequence of states corresponds to the behavior of an organizational system as an object of management. Temporal dependencies between states represent the knowledge of control actions that have been implemented in managing decisions.The logical-probabilistic model of temporal knowledge representation is improved by taking into account the hierarchical description of the management solution context, which makes it possible to simplify the construction of this solution. The proposed model provides the ability to support a rational choice from a variety of admissible management decisions by the probability of transition to the target state of the control object.The method of automated construction and support of the temporal KB based on the account of the attributive description of the control object state and the context of the management solution is improved. The method involves the rapid formation and verification of the logical-probabilistic representation of temporal knowledge to support management decisions.The information technology of automated construction and replenishment of temporal KBs is developed. Technology combines the capability of generating representation patterns and semantic verification of knowledge. The verification is performed by a specialist in the subject area. The automatic construction of weighted temporal rules based on the detection of dependencies in known state sequences of the control object. This makes it possible to quickly identify the new temporal dependencies for the subject area and bring them to the KB after semantic verification by an expert.Объектом исследования является процесс построения баз знаний (БЗ), который предусматривает разработку формального представления знаний, извлечения знаний, проверку их непротиворечивости и включения в состав БЗ. Реализация такого процесса является необходимым условием использования БЗ в системах поддержки управленческих решений на тактическом и стратегическом уровнях организационного управления. Однако, в настоящее время существует несоответствие между практической потребностью в реализации, ориентированной на знания поддержки управленческих решений в условиях неопределенности с учетом темпорального аспекта управляющих действий. А также возможностями существующих методов и технологий интерактивного и автоматизированного построения БЗ.Проведенный анализ объекта исследования свидетельствует о возможности автоматизированного построения БЗ для поддержки управленческих решений с использованием темпоральных зависимостей. Последние могут быть получены на основе анализа последовательности состояний организационной системы как объекта управления. Темпоральные зависимости между состояниями отражают знания об управляющих воздействиях, которые были реализованы при выполнении управленческих решений.Усовершенствована логико-вероятностная модель представления темпоральных знаний путем учета иерархического описания контекста управленческого решения, что дает возможность упростить построение этого решения. Предложенная модель обеспечивает возможность поддержки рационального выбора из множества допустимых управленческих решений по показателю вероятности перехода к целевому состоянию объекта управления.Усовершенствован метод автоматизированного построения и поддержки темпоральной БЗ на основе учета атрибутивного описания состояний объекта управления и контекста управленческого решения. Метод предусматривает оперативное формирование и проверку логико-вероятностно представления темпоральных знаний для поддержки управленческих решений.Разработана информационная технология автоматизированного построения и пополнения темпоральных БЗ. Технология объединяет возможности формирования паттернов представления и семантической проверки знаний, которые выполняются специалистом в предметной области, а также автоматического построения взвешенных темпоральных правил на основе выявления зависимостей в известных последовательностях состояний объекта управления. Это дает возможность оперативно выявлять характерные для предметной области новые темпоральные зависимости и вносить их в БЗ после семантической проверки экспертом.Об’єктом дослідження є процес побудови баз знань (БЗ), який передбачає розробку формального представлення знань, вилучення знань, перевірку їх несуперечливості та включення до складу БЗ. Реалізація такого процесу є необхідною умовою використання БЗ в системах підтримки управлінських рішень на тактичному та стратегічному рівнях організаційного управління. Однак, на сьогодні існує невідповідність між практичною потребою в реалізації, орієнтованої на знання підтримки управлінських рішень в умовах невизначеності з урахуванням темпорального аспекту управляючих дій. А також можливостями існуючих методів і технологій інтерактивної та автоматизованої побудови БЗ. Проведений аналіз об’єкту дослідження показав можливість автоматизованої побудови БЗ для підтримки управлінських рішень з використанням темпоральних залежностей. Останні можуть бути отримані на основі аналізу послідовності станів організаційної системи як об’єкту управління. Темпоральні залежності між станами відображають знання про управляючі дії, що були реалізовані при виконанні управлінських рішень.Удосконалено логіко-ймовірнісну модель представлення темпоральних знань шляхом врахування ієрархічного опису контексту управлінського рішення, що дає можливість спростити побудову цього рішення. Запропонована модель забезпечує можливість підтримки раціонального вибору із множини допустимих управлінських рішень за показником ймовірності переходу до цільового стану об’єкту управління.Удосконалено метод автоматизованої побудови та підтримки темпоральної БЗ на основі врахування атрибутивного опису станів об’єкту управління та контексту управлінського рішення. Метод передбачає оперативне формування та перевірку логіко-ймовірносного представлення темпоральних знань для підтримки управлінських рішень. Розроблено інформаційну технологію автоматизованої побудови та поповнення темпоральних БЗ. Технологія поєднує можливості формування патернів представлення та семантичної перевірки знань, що виконуються спеціалістом у предметній області, а також автоматичної побудови зважених темпоральних правил на основі виявлення залежностей у відомих послідовностях станів об’єкту управління. Це дає можливість оперативно виявляти характерні для предметної області нові темпоральні залежності та вносити їх в БЗ після семантичної перевірки експертом

METHOD FOR DETECTING SHILLING ATTACKS IN E-COMMERCE SYSTEMS USING WEIGHTED TEMPORAL RULES

The problem of shilling attacks detecting in e-commerce systems is considered. The purpose of such attacks is to artificially change the rating of individual goods or services by users in order to increase their sales. A method for detecting shilling attacks based on a comparison of weighted temporal rules for the processes of selecting objects with explicit and implicit feedback from users is proposed. Implicit dependencies are specified through the purchase of goods and services. Explicit feedback is formed through the ratings of these products. The temporal rules are used to describe hidden relationships between the choices of user groups at two consecutive time intervals. The method includes the construction of temporal rules for explicit and implicit feedback, their comparison, as well as the formation of an ordered subset of temporal rules that capture potential shilling attacks. The method imposes restrictions on the input data on sales and ratings, which must be ordered by time or have timestamps. This method can be used in combination with other approaches to detecting shilling attacks. Integration of approaches allows to refine and supplement the existing attack patterns, taking into account the latest changes in user priorities

Розробка методу імовірнісного виведення послідовностей робіт бізнес-процесу для підтримки процесного управління

Models of temporal rules of execution of the business process actions were proposed for the use in absence in the process model of complete information on the reasons for execution of these actions caused by interference of the work executors. The rules are formed on the basis of analysis of the sequence of events in the business process log which makes it possible to determine temporal conditions and constraints on execution of the corresponding actions. The rule models can be applied as an element of knowledge representation for the process management system since they reflect experience of the business process execution recorded in the log. The use of rules allows one to limit the number of possible versions of execution of the business process taking into account its current state. As a result, the time of making decisions on the process management is reduced for the case of contradiction between the current version of the business process and the model.A new method of probabilistic inference was proposed that uses the presented rules to form new, admissible sequences of actions in an atypical situation that arose as a result of adjustment of the business process by its executors. The method applies knowledge representations based on the Markov logic network which makes it possible to arrange new sequences of actions according to the probability of their execution using weighed temporal rules. Use of a combination of rules for pairs of sequential and spaced in time actions ensures higher accuracy of calculating the probability of execution of new business process versions. The proposed method takes into account information from the event log when rules are supplemented. This enables continuous supplementing of rules in execution of the business process. The above enables practical real­time application of the method in automated formation and expansion of knowledge bases for the process management systems.Предложены модели темпоральных правил выполнения действий бизнес-процесса, применяемые в случае отсутствия в процессной модели полной информации о причинах выполнения этих действий вследствие вмешательства исполнителей работ. Правила формируются на основе анализа порядка событий в журнале бизнес-процесса, что позволяет определить темпоральные условия и ограничения на выполнение соответствующих действий. Модели правил могут быть применены в качестве элемента представления знаний для системы процессного управления, поскольку они отражают записанный в журнале опыт реализации бизнес-процесса. Использование правил позволяет ограничить количество возможных вариантов выполнения бизнес-процесса с учетом его текущего состояния. В результате сокращается время принятия решений по процессному управлению для случая несоответствия текущего экземпляра бизнес-процесса и модели.Предложен новый метод вероятностного вывода, который использует представленные правила для того, что сформировать новые, допустимые последовательности действий в нетипичной ситуации, возникшей в результате корректировки бизнес-процесса его исполнителями. Метод применяет представления знаний на основе марковской логической сети, что позволяет упорядочить новые последовательности действий согласно вероятности их реализации с использованием взвешенных темпоральных правил. Использование комбинации правил для пар последовательных, а также отдаленных во времени действий позволяет повысить точность вычисления вероятности реализации новых вариантов бизнес-процесса. Предложенный метод учитывает информацию из журнала событий при дополнении правил, что позволяет обеспечить непрерывное пополнение правил при выполнении бизнес-процесса. Изложенное обусловливает возможность практического применения метода при автоматизированной построении и расширении базы знаний системы процессного управления в реальном времениЗапропоновано моделі темпоральних правил виконання дій бізнес-процесу, що застосовуються у випадку відсутності в процесній моделі повної інформації про причини виконання цих дій внаслідок втручання виконавців робіт. Правила формуються на основі аналізу порядку подій в журналі бізнес-процесу, що дозволяє визначити темпоральні умови й обмеження на виконання відповідних дій. Моделі правил можуть бути застосовані як елемент представлення знань для системи процесного управління, оскільки вони відображають записаний у журналі досвід реалізації бізнес-процесу. Використання правил дозволяє обмежити кількість можливих варіантів виконання бізнес-процесу з урахуванням його поточного стану. В результаті скорочується час прийняття рішень із процесного управління для випадку невідповідності поточного екземпляру бізнес-процесу та його моделі.Запропоновано новий метод ймовірнісного виведення, який використовує представлені правила для того, що сформувати нові, допустимі послідовності дій у нетиповій ситуації, що виникла внаслідок коригування бізнес-процесу його виконавцями. Метод застосовує представлення знань на основі марківської логічної мережі, що дозволяє упорядкувати нові послідовності дій за ймовірністю їх реалізації з використанням зважених темпоральних правил. Використання комбінації правил для пар послідовних та пар віддалених в часі дій дозволяє підвищити точність обчислення ймовірності реалізації нових варіантів бізнес-процесу. Метод враховує інформацію із журналу подій при доповненні правил, що дозволяє забезпечити безперервне поповнення правил при виконанні бізнес-процесу. Зазначене обумовлює можливість практичного застосування методу при автоматизованій побудові та розширенні бази знань системи процесного управління у реальному час

Розробка методу імовірнісного виведення послідовностей робіт бізнес-процесу для підтримки процесного управління

Models of temporal rules of execution of the business process actions were proposed for the use in absence in the process model of complete information on the reasons for execution of these actions caused by interference of the work executors. The rules are formed on the basis of analysis of the sequence of events in the business process log which makes it possible to determine temporal conditions and constraints on execution of the corresponding actions. The rule models can be applied as an element of knowledge representation for the process management system since they reflect experience of the business process execution recorded in the log. The use of rules allows one to limit the number of possible versions of execution of the business process taking into account its current state. As a result, the time of making decisions on the process management is reduced for the case of contradiction between the current version of the business process and the model.A new method of probabilistic inference was proposed that uses the presented rules to form new, admissible sequences of actions in an atypical situation that arose as a result of adjustment of the business process by its executors. The method applies knowledge representations based on the Markov logic network which makes it possible to arrange new sequences of actions according to the probability of their execution using weighed temporal rules. Use of a combination of rules for pairs of sequential and spaced in time actions ensures higher accuracy of calculating the probability of execution of new business process versions. The proposed method takes into account information from the event log when rules are supplemented. This enables continuous supplementing of rules in execution of the business process. The above enables practical real­time application of the method in automated formation and expansion of knowledge bases for the process management systems.Предложены модели темпоральных правил выполнения действий бизнес-процесса, применяемые в случае отсутствия в процессной модели полной информации о причинах выполнения этих действий вследствие вмешательства исполнителей работ. Правила формируются на основе анализа порядка событий в журнале бизнес-процесса, что позволяет определить темпоральные условия и ограничения на выполнение соответствующих действий. Модели правил могут быть применены в качестве элемента представления знаний для системы процессного управления, поскольку они отражают записанный в журнале опыт реализации бизнес-процесса. Использование правил позволяет ограничить количество возможных вариантов выполнения бизнес-процесса с учетом его текущего состояния. В результате сокращается время принятия решений по процессному управлению для случая несоответствия текущего экземпляра бизнес-процесса и модели.Предложен новый метод вероятностного вывода, который использует представленные правила для того, что сформировать новые, допустимые последовательности действий в нетипичной ситуации, возникшей в результате корректировки бизнес-процесса его исполнителями. Метод применяет представления знаний на основе марковской логической сети, что позволяет упорядочить новые последовательности действий согласно вероятности их реализации с использованием взвешенных темпоральных правил. Использование комбинации правил для пар последовательных, а также отдаленных во времени действий позволяет повысить точность вычисления вероятности реализации новых вариантов бизнес-процесса. Предложенный метод учитывает информацию из журнала событий при дополнении правил, что позволяет обеспечить непрерывное пополнение правил при выполнении бизнес-процесса. Изложенное обусловливает возможность практического применения метода при автоматизированной построении и расширении базы знаний системы процессного управления в реальном времениЗапропоновано моделі темпоральних правил виконання дій бізнес-процесу, що застосовуються у випадку відсутності в процесній моделі повної інформації про причини виконання цих дій внаслідок втручання виконавців робіт. Правила формуються на основі аналізу порядку подій в журналі бізнес-процесу, що дозволяє визначити темпоральні умови й обмеження на виконання відповідних дій. Моделі правил можуть бути застосовані як елемент представлення знань для системи процесного управління, оскільки вони відображають записаний у журналі досвід реалізації бізнес-процесу. Використання правил дозволяє обмежити кількість можливих варіантів виконання бізнес-процесу з урахуванням його поточного стану. В результаті скорочується час прийняття рішень із процесного управління для випадку невідповідності поточного екземпляру бізнес-процесу та його моделі.Запропоновано новий метод ймовірнісного виведення, який використовує представлені правила для того, що сформувати нові, допустимі послідовності дій у нетиповій ситуації, що виникла внаслідок коригування бізнес-процесу його виконавцями. Метод застосовує представлення знань на основі марківської логічної мережі, що дозволяє упорядкувати нові послідовності дій за ймовірністю їх реалізації з використанням зважених темпоральних правил. Використання комбінації правил для пар послідовних та пар віддалених в часі дій дозволяє підвищити точність обчислення ймовірності реалізації нових варіантів бізнес-процесу. Метод враховує інформацію із журналу подій при доповненні правил, що дозволяє забезпечити безперервне поповнення правил при виконанні бізнес-процесу. Зазначене обумовлює можливість практичного застосування методу при автоматизованій побудові та розширенні бази знань системи процесного управління у реальному час