|
|
System Log Analysis for Anomaly Detection Using Machine Learning
Šiklóši, Miroslav ; Fujdiak, Radek (referee) ; Hošek, Jiří (advisor)
Táto diplomová práca sa venuje problematike využitia strojového učenia na detekciu anomálií na základe analýzy systémových logov. Navrhnuté modely sú založené na algoritmoch strojového učenia s učiteľom, bez učiteľa a na hlbokom učení. Funkčnosť a správanie týchto algoritmov sú objasnené ako teoreticky, tak aj prakticky. Okrem toho boli využité metódy a postupy na predspracovanie dát predtým, než boli vložené do modelov strojového učenia. Navrhnuté modely sú na konci porovnané s využitím viacerých metrík a otestované na syslogoch, ktoré modely predtým nevideli. Najpresnejší výkon podali modely Klasifikátor rozhodovacích stromov, Jednotriedny podporný vektorový stroj a model Hierarchické zoskupovanie, ktoré správne označili 93,95%, 85,66% a 85,3% anomálií v uvedenom poradí.
|
|
|
System Log Analysis for Anomaly Detection Using Machine Learning
Šiklóši, Miroslav ; Fujdiak, Radek (referee) ; Hošek, Jiří (advisor)
Táto diplomová práca sa venuje problematike využitia strojového učenia na detekciu anomálií na základe analýzy systémových logov. Navrhnuté modely sú založené na algoritmoch strojového učenia s učiteľom, bez učiteľa a na hlbokom učení. Funkčnosť a správanie týchto algoritmov sú objasnené ako teoreticky, tak aj prakticky. Okrem toho boli využité metódy a postupy na predspracovanie dát predtým, než boli vložené do modelov strojového učenia. Navrhnuté modely sú na konci porovnané s využitím viacerých metrík a otestované na syslogoch, ktoré modely predtým nevideli. Najpresnejší výkon podali modely Klasifikátor rozhodovacích stromov, Jednotriedny podporný vektorový stroj a model Hierarchické zoskupovanie, ktoré správne označili 93,95%, 85,66% a 85,3% anomálií v uvedenom poradí.
|
guest ::
