Servis anomali tespiti
Service anomaly detection
- Tez No: 594786
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ ALTUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Anomali tespiti, denetimsiz öğrenme, yalıtım ağacı, ikili ağaçlar, yol uzunluğu, Anomaly detection, unsupervised learning, isolation forest, binary trees, path length
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Bu tezde, bir sistemde oluşan anomalilerin hızlı ve doğru bir şekilde tespit edilmesi konusunda çözüm sunulması amaçlanmıştır. Birçok sistem yoğun işlem hacmine sahiptir ve hızlı cevap süresine, güvenilirliğe ve sürekliliğe ihtiyaç duyar. Bu sistemlerdeki anomalilerin hızlı bir şekilde ve sistemin genel performansını etkilemeden tespit edilmesi önemli ve bazı durumlarda hayatidir. Bu tez sürecinde hızlı ve yüksek doğruluk sonucuna sahip bir anomali tespit algoritması olan Yalıtım Ormanı (Isolation Forest) algoritmasının iyileştirilmesi üzerinde çalıştık. Geliştirdiğimiz algoritmayı Değiştirilmiş Yalıtım Ormanı (Modified Isolation Forest) olarak adlandırdık. Anomalisiz örneklerle eğitilmiş veri kümesi ile elde ettiğimiz deney sonuçlarımız Değiştirilmiş Yalıtım Ormanının değerlendirme aşamasındaki doğruluğunun Yalıtım Ormanından daha yüksek olduğunu gösterdi. Zaman maliyetinin lineerliği değişmedi; fakat değerlendirme süresinin az da olsa arttığı görüldü. Bunun yanında Yalıtım Ormanı algoritmasını genişleten Genişletilmiş Yalıtım Ormanı (Extended Isolation Forest) ve Derin İnanç Ağları (Deep Belief Networks) - Tek Sınıflı Destek Vektör Makineleri (One Class Support Vektor Machines) yaklaşımları ile kendi yaklaşımımızı karşılaştırdık. Değiştirilmiş Yalıtım Ormanının doğruluk açısından diğer iki algoritmadan daha iyi sonuç aldığını gördük. Yaptığımız çalışmada İkili Arama Ağaçlarında ortalama yol uzunluğunun hesaplanmasında yeni bir yöntem geliştirdik ve yöntemin matematiksel temellerini verdik.
Özet (Çeviri)
In this thesis, it is aimed to detect anomalies in a system immediately and provide solutions. Many system have intensive transaction volumes and need fast response time, reliability and consistency. To detect anomalies in these systems rapidly without affecting the overall system performance is important and vital in some circumstances. We researched on improvement of Isolation Forest algorithm which is an anomaly detection algorithm having fast and accurate performance in this thesis process. We named the algorithm which we developed as Modified Isolation Forest (MIF). Our empirical results showed that Modified Isolation Forest is better than Isolation Forest in the meaning of accuracy in the evaluation phase of the algorithm when it is trained with datasets without anomalous instances. It only adds a small time without changing linearity of time cost. We also compared our approach with the approaches of Extended Isolation Forest that is extending Isolation Forest and Deep Belief Networks - One Class Support Vector Machines. Modified Isolation Forest was better than these two approaches in the meaning of both time cost and accuracy. We developed a new method in calculating average path length of Binary Search Trees and gave the method's mathematical basics.
Benzer Tezler
- An online network intrusion detection system for DDoS attacks with IoT botnet
IoT botnetleri ile yapılan dağıtık servis dışı bırakma saldırıları için çevrimiçi bir ağ saldırı tespit sistemi
ERİM AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞERİF BAHTİYAR
- Fault detection on automated beverage dispenser systems by using online feature extraction based neural network models
Otomatik içecek servis sistemlerinde çevrimiçi öznitelik çıkarıma dayalı nöral ağlar kullanılarak hata tespiti
AHMET DEMİREL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- Hücresel ağlarda hücre hizmet kesintisinin yeni nesil derin öğrenme algoritmaları ile tespiti
Detection of cell outages in cellular networks with new generation deep learning algorithms
HASAN TAHSİN OĞUZ
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYKUT KALAYCIOĞLU
- Kablosuz algılayıcı ağlar için dinamik kanal atlamalı güvenlik sistemi tasarımı
A security system design with dynamic channel hopping method for wireless sensor network
MURAT ÇAKIROĞLU
Doktora
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. AHMET TURAN ÖZCERİT
- Identification of object manipulation anomalies for service robots
Servis robotları için nesne etkileşim anomalilerinin tanısı
DOĞAN ALTAN
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SANEM SARIEL UZER