Anomali tespiti için log analizi
Log analysis for anomaly detection
- Tez No: 706780
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN, PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Science and Technology, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Anomaliler, Log analizi, Makine öğrenmesi yöntemleri, Yazılım programları, İnternet protokolleri, Anomalies, Log analysis, Machine learning methods, Software programs, Internet protocols
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yazılım sistemlerindeki anomali durumların tespit edilmesi log verilerine bağlıdır. Anomali durumların tespit edilmesi sorunların daha hızlı çözülmesini sağlamaktadır. Bu çalışmada incelenen log şirket tarafından sağlanan ve anonimleştirilen VoIP (İnternet Protokolü Üzerinden Ses) yazılım anahtarı ürünü loglarıdır. Şirket logu, şirketin uygulamaları ile birlikte işlemler sonucunda oluşan sorunlar ve durum ile ilgili bilgilendirici verileri içermektedir. Bu log içerisindeki anomali durumları tespit etmek için izolasyon ormanı, eliptik zarf, k-en yakın komşu, tek sınıf destek vektör makineleri, k-araçları ve yerel aykırı değer faktörü makine öğrenme algoritmaları kullanılmaktadır.
Özet (Çeviri)
Detection of anomalies in software systems depends on log data. Detection of anomalies enables faster resolution of problems. The log analyzed in this study are the logs of the VoIP (Voice over Internet Protocol) soft-switch provided and anonymized by the company. The company log contains informative data about the company's applications, as well as the problems and status as a result of the transactions. To detect anomalies in this log, isolation forest, elliptical envelope, k-nearest neighbor, single-class support vector machines, k-means and local outlier factor machine learning algorithms are used.
Benzer Tezler
- In-memory (hafıza içi) veri tabanı sistemlerinde akıllı log analizi
Intelligency log analyses on in-memory database systems
HAYATİ TUTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilim ve Teknolojiİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. METİN ZONTUL
- Oturum verileri üzerinden davranışsal anomali ve iç tehdit tespiti: açıklanabilir yapay zekâ destekli bir yaklaşım
Behavioral anomaly and insider threat detection from session data: an explainable artificial intelligence-based approach
ERHAN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜ CAN
- Güvenlik duvarı günlüklerinin karar ağacı algoritmaları ile modellenmesi
Modelling firewall logs with decision tree algorithms
BİLAL DURMUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMER İLKUÇAR
- Data-driven process mining for production line optimization using IIOT and big data technologies
IIOT ve büyük veri teknolojileri kullanılarak veri odaklı süreç madenciliği ile üretim hattı uygulaması
BEYZA YAPAKÇI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiVeri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Kalabalık gözetleme ortamlarında anomali tespiti
Anomaly detection in crowded surveillance scenes
EFSUN SEFA SEZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilim ve TeknolojiHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET BURAK CAN