Geri Dön

Sunucuların anomali durumlarının yapay zeka metotları ile tahmin edilmesi

Estimating the anomaly status of servers by artificial intelligence methods

  1. Tez No: 770968
  2. Yazar: MEHMET FATİH SAVRAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ANIL MÜNGEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Yönetim Bilişim Sistemleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Management Information Systems
  6. Anahtar Kelimeler: Anormallik Tespiti, Yapay Zekâ, Makine Öğrenimi, Anomaly Detection, Artificial Intelligence, Machine Learning
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: OSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

ÖZ Yazar Adı ve Soyadı : Mehmet Fatih Savran Üniversite : OSTİM Teknik Üniversitesi Enstitü : Fen Bilimleri Enstitüsü Program Adı : Yazılım Mühendisliği Tezin Türü : Yüksek Lisans Tezi Sayfa Sayısı : 70 Tarihi : 2022 SUNUCULARIN ANOMALİ DURUMLARININ YAPAY ZEKA METOTLARI İLE TAHMİN EDİLMESİ Anormallik tespiti, bir veri kümesindeki verilerin, analizi sonucunda ortaya çıkan aykırı durum veya olayların belirlenmesi olarak özetlenebilir. Veri içerisinde diğerlerinden farklı olarak tanımlanabilecek her bir veri aykırı değer olarak bilinir. Aykırı değerlerin diğerlerinden ayrıştırılarak belirli bir metot ve uygulama yoluyla analiz edilmesiyle oluşan deneyim ile bu olağan dışı durumlara karşı ön görülebilirlik arttırılabilir ve bir savunma mekanizması geliştirilebilir. Önemli bir problem olarak bilinen Anormallik Tespiti birçok tarama ve uygulama sahasında araştırılmaktadır. Genelde araştırmacılar bu bahsi geçen probleme yapay zekâ, makine öğrenimi ve durum makine modellemesi gibi teknikleri kullanarak çözüm arayışına girmişlerdir. Sunucuların anormallik testleri ve analizi yapılabilir ve bu yöntem-teknikler kullanılarak çıkarımlar yapılabilir. Sunuculardan alınan CPU, Network, Disk, Memory değerleri anomali testinde kullanılmak üzere veri analiz aşamalarından geçirilerek ve teknikler uygulanarak modellemesi yapılır. Bu çalışma aktif olarak kullanımda olan sunuculardan alınan kullanım ve etkileşim verilerinin analizinin yapılması, elde edilen verilerin Yapay Sinir Ağı metodu ile anormal durumlarının belirlenmesiyle ortaya çıkarılan %99,94 oranındaki başarısının tespit ve öngörülebilirlik açısından diğer çalışmalarla karşılaştırılmasının yapılması ve sunulması için hazırlanmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT Thesis : Mehmet Fatih Savran University : OSTİM Technical University Institute : Graduate School of Natural and Applied Sciences Program's Name : Software Engineering ThesisType: : Master Pages : 70 Year : 2022 ESTIMATING THE ANOMALY STATUS OF SERVERS BY ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS Anomaly detection can be summarized as the detection of outliers or events that occur as a result of the analysis of the data in a data set. Any data that can be defined differently from the others in the data is known as an outlier. With the experience gained by separating the outliers from the others and analyzing them through a specific method and application, the predictability against these extraordinary situations can be increased, and a defense mechanism can be developed. Anomaly detection, which is known as an important problem, is investigated in many scanning and application areas. Researchers have sought a solution to this problem using techniques such as artificial intelligence, machine learning and state machine modeling. Anomaly tests and analysis of servers can be done and inferences can be made using these methods-techniques. CPU, Network, Disk and Memory values taken from servers go through data analysis stages to be used in anomaly tests and modeling by applying techniques. This study has been prepared to analyze the usage and interaction data obtained from the servers that are actively in use to compare and present the 99,94% success of the obtained data, which is revealed by determining the abnormal situations with the Artificial Neural Network method, with other studies in terms of detection and predictability.

Benzer Tezler

  1. Auditory detection of clips failures in manufacturing

    Üretimde klips hatalarının ses tabanlı tespiti

    SABRİ SÜER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  2. Detecting malicious activity inside of the network

    Ağ içerisindeki kötü niyetli aktivitelerin tespiti

    AYŞENUR KUMBASAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENVER ÖZDEMİR

  3. 2019-2023 yılları arasında sağlık bilimleri üniversitesi Sancaktepe Şehit Prof. Dr. İlhan Varank Eğitim ve Araştırma Hastanesinde doğum yapan preeklampsi tanısı almış gebelerin retrospektif değerlendirilmesi

    Retrospective evaluation of pregnants diagnosed with preeclampsy who gived birth between the yaers 2019-2023 in Şehit Prof. Dr.İlhan Varank Training and Research Hospital

    EDİP EMİR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİYAZİ TUĞ

  4. In-memory (hafıza içi) veri tabanı sistemlerinde akıllı log analizi

    Intelligency log analyses on in-memory database systems

    HAYATİ TUTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. METİN ZONTUL

  5. Web saldırılarının derin öğrenme ile tespit edilmesi

    Detection of web attacks with deep learning

    YUNUS EMRE SEYYAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL MURAT ÜNVER

    PROF. DR. ALİ GÖKHAN YAVUZ