hrvatski

Detekcija anomalija na serverskim zapisima korištenjem neuralnih mreža

Kao rezultat diplomskog rada nastala je neuralna mreža za detekciju anomalija. Za treniranje i testiranje neuralne mreže korišten je podatkovni skup serverskih zapisa web aplikacije. Anomalija u smislu serverske strane web aplikacije je svaki uzorak ponašanja koji se prvi put pojavio, ne pojavljuje se često ili se naglo prestaje pojavljivati. Prethodno treniranju, izvršena je analiza i vizualizacija podataka kako bi se izvukle potrebne značajke. Podaci su podijeljeni na skup za treniranje i testiranje, gdje su podaci za treniranje zapisi u kojima se anomalije ne pojavljuju ili su reducirane. Za treniranje neuralne mreže korišten je grid search algoritam kako bi se mreža trenirala na što većem broju parametara. Mreža koristi LSTM ćelije zbog značajke dugog kratkoročnog pamćenja. LSTM ćelije strukturirane su u oblik autoenkodera tako da mreža uči uzorke u podacima te ih pokušava što uspješnije rekonstruirati. Na temelju uspješnosti rekonstrukcije sustav detektira anomaliju.

Serverski zapis Neuralna mreža Detekcija anomalija Strojno učenje Keras

nije evidentirano