Kurumsal dosya entegrasyonları için anomali tespit modülü
Anomaly detection module for enterprise file integrations
- Tez No: 594369
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜ CAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- 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
- 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
2024
Arşivİstanbul Medeniyet ÜniversitesiBilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGİN AYDIN
- 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
2005
Bilgi ve Belge YönetimiHacettepe ÜniversitesiBilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. GÜLBÜN BAYDUR
- 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
2021
Bilgi ve Belge YönetimiAnkara ÜniversitesiBilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SACİT ARSLANTEKİN
- 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
- 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
2011
Bilgi ve Belge YönetimiMarmara ÜniversitesiBilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMZA KANDUR