Geri Dön

Kurumsal dosya entegrasyonları için anomali tespit modülü

Anomaly detection module for enterprise file integrations

  1. Tez No: 594369
  2. Yazar: İBRAHİM ÜZÜM
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜ CAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 98

Özet

Son yıllarda, veri depolama ve yazılım geliştirme teknolojilerinin çeşitliliğinde büyük bir artış yaşanmaktadır. Hızla gelişen ve değişen teknolojiler sebebiyle, ortak çalışan organizasyonlardaki entegrasyon ve çok çeşitlilik, temel bir sorun olarak ortaya çıkmaktadır. Kurumsal dosya entegrasyonları, farklı iş platformları arasındaki veri bütünleştirmesine yardımcı olan etkili bir çözüm olarak sunulmaktadır. Kurumsal dosya entegrasyonları, çoğunlukla XML tabanlı dosya transferleri aracılığıyla gerçekleştirilmektedir. Dosya transferlerindeki hacim, entegrasyonlar sırasında birtakım anormal belirtilerin ortaya çıkmasına neden olabilmektedir. Bu tez çalışmasında, kurumsal dosya entegrasyonlarındaki anomalilerin tespiti hedeflenmektedir ve kurumsal dosya entegrasyonları için makine öğrenmesine dayalı bir anomali tespit çözümü önerilmektedir. Bu amaçla, Eliptik Zarf, İzolasyon Ormanı, Tek Sınıflı Destek Vektör Makinesi ve Yerel Dış Faktör modelleri kullanılarak makine öğrenmesi temelli anomali tespit modelleri eğitilmekte ve ürettikleri sonuçlar değerlendirilmektedir. Elde edilen sonuçlar, makine öğrenmesi yaklaşımlarının anomali tespiti için uygulanabilir olduğunu ve performans ölçümlerinde yüzde 89 doğruluk yüzdesi ile 0.88 puanlık F1 skoru değerlerine ulaşabildiğini göstermektedir. Kurumsal dosya entegrasyonları için anomali tespitinde ikincil bir yöntem olarak, ilgili etki alanında anlamsal ifade edilebilirliğin sağlanmasına yönelik bir ontoloji geliştirimi yapılmaktadır. Değerlendirme kapsamında, makine öğrenmesi ve Anlamsal Web'in anomali tespitinde uygulanabilirlikleri üzerine bir karşılaştırma sunulmaktadır.

Özet (Çeviri)

In recent years, there has been an enormous increase in the variety of data storage and software development technologies. Due to the rapidly evolving and changing technologies, integration and diversity in collaborative organizations emerge as a fundamental problem. Enterprise file integration comes out as an effective solution in order to help integrate data between different business platforms. Enterprise file integration is mostly implemented through XML-based file transfers. The volume of file transfer usage may cause some anomalous symptoms during integrations. In this thesis, it is aimed to detect the anomalies in enterprise file integrations and a machine learning based anomaly detection solution is proposed for enterprise file integrations. For this purpose, the machine learning based anomaly detection models are trained by using Elliptic Envelope, Isolation Forest, One-Class Support Vector Machine and Local Outlier Factor models and their results are evaluated. The obtained results show that machine learning approaches are applicable for anomaly detection and could reach 89 percent of accuracy and 0.88 points of F1 score in performance measurements. As a secondary method for anomaly detection in enterprise file integrations, an ontology is developed to ensure semantic expressibility in the relevant domain. In the scope of evaluation, a comparison about the applicability of machine learning and Semantic Web in anomaly detection is presented.

Benzer Tezler

  1. Kamu kurum ve kuruluşlarında standart dosya planı kullanımının uygulama kaynaklı durum analizi: Büyükkarıştıran Belde Belediyesi örneği

    Situation analysis of the use of standard filing plan in public institutions and organizations: The case of Büyükkarıştıran Town Municipality

    SEVAL AKTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Arşivİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Bilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGİN AYDIN

  2. Kamu üniversitelerinde kalite yönetimi ve kalite sistem dökümantasyonu çerçevesinde belge yönetimi

    Records management through quality management and quality system documentation in public universities

    ÖZGÜR KÜLCÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Bilgi ve Belge YönetimiHacettepe Üniversitesi

    Bilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. GÜLBÜN BAYDUR

  3. Elektronik belge yönetim sistemlerinde konu otorite dizini oluşturma: Milli Eğitim Bakanlığı örneği

    In electronic document management systems creating the subject authority directory: Ministry of National Education case

    İSA ÜLKER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgi ve Belge YönetimiAnkara Üniversitesi

    Bilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SACİT ARSLANTEKİN

  4. Adli sistemde suç mağduru çocuğa yönelik işleyişin kurumsal etnografik yöntemle sosyolojik analizi

    A sociological analysis on child victim within justice system by institutional ethnographic methodology

    ZEYNEP TEKİN BABUÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Sosyal HizmetlerAtatürk Üniversitesi

    Sosyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURAY KARACA

  5. Belge yönetimi süreçlerinin kurumsal kararlar üzerindeki etkisi: TÜBİTAK bilim adamı yetiştirme grubu belgeleri üzerinde bir inceleme

    Effect of records management processes on institutional decisions: A study on records of TUBİTAK bilim adami yetiştirme grubu

    SABAHAT YAZICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgi ve Belge YönetimiMarmara Üniversitesi

    Bilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAMZA KANDUR