Аннотация

Аннотация: Резюме Цели. В статье рассмотрена задача выявления паттернов новизны в списке регулярных выражений. Цель работы – исследование подходов к выявлению паттернов новизны в списке регулярных выражений посредством алгоритмов одноклассовой классификации. Методы. Для решения поставленной задачи предложено использовать подходы, основанные на алгоритмах одноклассовой классификации, таких как One-Class SVM и Isolation Forest. Для представления регулярных выражений в векторном виде предложено использовать модели двунаправленных предобученных трансформеров BERT и ModernBERT. Результаты. Результаты экспериментальных исследований подтверждают целесообразность использования алгоритмов одноклассовой классификации для разработки классификаторов, реализующих выявление паттернов новизны в списке регулярных выражений. При этом наблюдается превосходство модели ModernBERT по отношению к модели BERT в смысле обеспечения высокого качества классификации при выявлении паттернов новизны в списке регулярных выражений. Выводы. Рассмотренные подходы к одноклассовой классификации регулярных выражений могут быть рекомендованы к использованию для выявления паттернов новизны в списке регулярных выражений. При этом векторизация регулярных выражений, используемых при обучении и тестировании одноклассовых классификаторов, может быть выполнена на основе моделей двунаправленных предобученных трансформеров. Одноклассовые классификаторы регулярных выражений могут быть применены для проверки новых данных, в том числе – генерируемых, на наличие в них нормальных паттернов и паттернов новизны.