Táto diplomová práca sa venuje problematike využitia strojového učenia na detekciu anomálií na základe analýzy systémových logov. Navrhnuté modely sú založené na algoritmoch strojového učenia s učiteľom, bez učiteľa a na hlbokom učení. Funkčnosť a správanie týchto algoritmov sú objasnené ako teoreticky, tak aj prakticky. Okrem toho boli využité metódy a postupy na predspracovanie dát predtým, než boli vložené do modelov strojového učenia. Navrhnuté modely sú na konci porovnané s využitím viacerých metrík a otestované na syslogoch, ktoré modely predtým nevideli. Najpresnejší výkon podali modely Klasifikátor rozhodovacích stromov, Jednotriedny podporný vektorový stroj a model Hierarchické zoskupovanie, ktoré správne označili 93,95%, 85,66% a 85,3% anomálií v uvedenom poradí.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:nusl.cz/oai:invenio.nusl.cz:413052 |
| Date | January 2020 |
| Creators | Šiklóši, Miroslav |
| Contributors | Fujdiak, Radek, Hošek, Jiří |
| Publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií |
| Source Sets | Czech ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Unknown |
| Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
Page generated in 0.0023 seconds