Naslov
Detekcija anomalija na serverskim zapisima korištenjem neuralnih mreža
(Anomaly Detection in Web Server Logs Based on Neural Networks)

Autori
Fuzul, Mateo

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski

Fakultet
FESB

Mjesto
Split

Datum
04.09

Godina
2020

Stranica
64

Mentor
Mario Čagalj

Ključne riječi
Serverski zapis Neuralna mreža Detekcija anomalija Strojno učenje Keras
(Server log Neural network Anomaly detection Machine Learning Keras)

Sažetak
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.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Računarstvo

POVEZANOST RADA