Log analysis with anomaly detection
Anormallik tesbitiyle kütük çözümlemesi
- Tez No: 601054
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ARİF SELÇUK ÖĞRENCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 46
Özet
Sunucu kütükleri için veride anormallik yakalam getireceği faydalar sebebiyle çok önemli bir veri işleme görevidir. Anormallik yakalama için farklı türlerde yöntemler kullanılabilir: gözetimli, yarı gözetimli ve gözetimsiz. Benzer şekilde, her bir tür için farklı yöntemler bulunmaktadır. Bu çalışmada, herkese açık bir Hadoop Dağıtık Dosya Sisitemi (HDFS) verisi dört adet anormallik yakalama yöntemi kullanılmış ve başarımları karşılaştırılmıştır. Ötekilerinin yanında SVM anormallik yakalamada en başarılı yöntem olarak ortaya çıkmıştır.
Özet (Çeviri)
Detection of anomalies in the data is an important data analysis job for server logs as they will reveal many benefits. Different types of methods can be used for anomaly detection: supervised, semi-supervised, and supervised anomaly detection. Similarly different algorithms exist for each category. In this work, four anomaly detection algorithms are utilized and their performance metrics are compared for public Hadoop Distributed File System (HDFS) data. Among the others, the support vector machines are identified as the best method for anomaly detection.
Benzer Tezler
- Windows olay günlüklerinde grafik dönüştürücü ağlar ile anomali tespiti
Anomaly detection with graph transformer networks in windows event logs
TUBA ŞENGÜN BAKICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiAdli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA KAYA
- Kalabalık gözetleme ortamlarında anomali tespiti
Anomaly detection in crowded surveillance scenes
EFSUN SEFA SEZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET BURAK CAN
- Büyük veri log yönetiminde siber ataklara karşın saldırı tespit sistem tasarımı
Design of an intrusion detection system against cyber attacks in big data log management
MURAT KOCA
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
- Sistem günlüklerinin anomali tespiti için makine öğrenimi tekniklerinin kullanılarak analiz edilmesi
Analysis of system logs using machine learning techniques for anomaly detection
SADETTİN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiAdli Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERHAT ÖZEKES
- Scalable analysis of large-scale system logs for anomaly detection
Başlık çevirisi yok
MERVE ASTEKİN
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN SÖZER