Akan verilerde anomali tespiti için hibrit tekniklere dayalı bir yöntem tasarımı ve gerçekleştirimi
Design and implementation of a method based on hybrid techniques for anomaly detection in streaming data
- Tez No: 787384
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN BULUT, DR. ÖĞR. ÜYESİ ZÜLEYHA AKUSTA DAĞDEVİREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- 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: 88
Özet
Anomali değer, verinin geri kalanından belirgin bir şekilde farklı olan veya verilerin büyük bir bölümüyle tutarsız olan ve çelişen verilerdir. Anomali veriler model kurma hatasına, yanlış parametre tahminlerine veya yanlış analiz sonuçlarına sebep olabilirler. Bu yüzden, doğru hesap yapma ve model kurma açısından anomali değerlerin tespit edilmesi oldukça önemlidir. Anomali değer tespiti, verilerde beklenen normal davranışa uymayan desen bulma problemi olarak tanımlanır. Anomali değer tespiti, finans alanında kredi kartı dolandırıcılığı, siber güvenlik alanında yetkisiz giriş ve işlem tespiti gibi çok çeşitli uygulama alanlarında araştırılan bir konu başlığıdır. Bu tezde, akan verilerde anomali değer tespiti için iki yeni hibrit yöntem önerilmiştir. İlk yöntem, anomali tespit etmede kullanılan Yarım Uzay Ağaçları(Half Space Trees) ile olasılık değeri hesaplamak için kullanılan Gauss Kümülatif Dağılımı'nı kullanarak geliştirilmiş olan Gauss Uzay Ağaçları'dır. Diğer yöntem ise, otomatik kodlayıcılar için geliştirilmiş olan bir sarmalayıcıdır. Bu teknikte olasılık hesaplamak için kullanılan Gauss Kümülatif Dağılımı ve kavram kaymasını saptayan Uyarlanabilir Pencere, Olasılık Ağırlandırılmış Otomatik Kodlayıcı ile birleştirilmiş ve bunun sonucunda da Gauss Ağırlıklı Uyarlanabilir Pencere Otomatik Kodlayıcı sarmalayıcısı geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
An anomaly value is data that differs markedly from the rest of the data or is inconsistent or conflicting with most of the data. Anomaly data can cause model building errors, incorrect parameter estimates, or incorrect analysis results. Therefore, it is very important to determine the anomaly values in terms of correct calculation and model building. Anomaly value detection is defined as the problem of finding patterns in the data that do not conform to the expected normal behavior. Anomaly value detection is a topic researched in various application areas such as credit card fraud in finance, intrusion and transaction detection in cyber security. In this thesis, two new hybrid methods are suggested for anomaly value detection in streaming data. The first method is Gaussian Space Trees , which was developed Half Space Trees used to detect anomalies and developed using Gaussian Cumulative Distribution used to calculate probability value. The other method is a wrapper developed for autoencoders. In this technique, the Adaptive Window, which detects concept shift and the Gaussian Cumulative Distribution to calculate probability, is combined with the Probability Weighted Autoencoder, as a result, the Gaussian Adaptive Window Autoencoder wrapper is developed.
Benzer Tezler
- Qualitative microwave imaging with factorization methodinside metallic cavity
Metalik boşlukta faktörizasyon yöntemiyle nitel mikrodalga görüntüleme
HADI ALIDOUSTAGHDAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÇAYÖREN
- Akan verilerde aykırı değer tespiti yaklaşımları
Outlier detection approaches in streaming data
NİHAL CEYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN BULUT
- Forsus™ FRD apareyi ile tedavi gören genç erişkin bireylerde yumuşak doku değişimlerinin değerlendirilmesi
The evaluation of soft tissue changes in early adolescence patients treated with forsus appliance
BURÇİN AKAN
Doktora
Türkçe
2016
Diş Hekimliğiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLKNUR VELİ
- Dı̇namı̇k anahtar gruplama: Dağıtık akan-verı̇ katarı ı̇şleme sı̇stemlerı̇ ı̇çı̇n bı̇r yük dengeleme algorı̇tması
Dynamic key grouping: A load balancing algorithm for distributed stream processing engines
ORHUN DALABASMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET BURAK CAN
- Lorawan tabanlı kablosuz KBRN tehditleri algılama ve takip sistemi
Lorawan based wireless CBRN threat detection and tracking system
MELİH CAN AKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Savunma ve Savunma TeknolojileriSivas Cumhuriyet ÜniversitesiSavunma Sanayi Teknoloji ve Stratejileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ÜNSAL