Моделювання життєвого циклу взаємодії процесів на основі засобів штучного інтелекту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКоваленко, Анатолій Єпіфанович
dc.contributor.authorОбідняк, Єгор Олександрович
dc.date.accessioned2026-09-08T12:20:38Z
dc.date.available2026-09-08T12:20:38Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractДипломна робота: 86 с., 11 рис., 9 табл., 36 посилань Об'єкт дослідження – поведінка та взаємодія процесів операційної системи Linux. Предмет дослідження – методи та засоби моделювання нормального життєвого циклу та взаємодії процесів трансформерними і графовими нейронними мережами на основі eBPF-телеметрії. Мета роботи – розробка та дослідження дворівневої моделі нормального життєвого циклу та взаємодії процесів: часової моделі окремого процесу (MSM) і структурної моделі взаємодії між процесами (TG-VAE) на основі телеметрії системних викликів. Актуальність зумовлена масштабом сучасних систем, у яких ручне задання правил поведінки нездійсненне, та технологічною зрілістю eBPF і глибокого навчання, що вперше робить практичним моделювання поведінки й взаємодії процесів безпосередньо з даних. Результати роботи – реалізовано eBPF-агент збору системних викликів усіх процесів вузла та дві моделі, що навчаються лише на нормальній поведінці без розмітки. Модель MSM – двонаправлений трансформер BERT-типу – моделює життєвий цикл окремого процесу за послідовністю системних викликів. Модель TG-VAE – темпоральний варіаційний автоенкодер над динамічним графом взаємодій – моделює взаємодію між процесами насамперед усередині сервісу, а додатково й між сервісами. На даних реальної системи (≈6,6 млн подій) навчені представлення кодують тип процесу та сервісу (точність лінійного класифікатора 98,9 % і 100 %) і чутливі до часових та структурних відхилень, недосяжних для простих евристик.
dc.description.abstractotherBachelor's thesis: 86 p., 11 figures, 9 tables, 36 references The object of the study is the behaviour and interaction of processes of the Linux operating system. The subject is methods and tools for modelling the normal lifecycle and interaction of processes with transformer and graph neural networks based on eBPF telemetry. The purpose is to design and study a two-level model of the normal lifecycle and interaction of processes: a temporal model of an individual process (MSM) and a structural model of the interaction between processes (TG-VAE), based on system-call telemetry. The relevance follows from the scale of modern systems, where manual specification of behaviour rules is infeasible, and from the production maturity of eBPF and deep learning, which for the first time makes it practical to model process behaviour and interaction directly from data. The results: an eBPF agent collecting system calls from all processes on a node (Go and C, CO-RE) and two models trained on normal behaviour only, without labels, were implemented. The MSM model – a BERT-style bidirectional transformer – models the lifecycle of an individual process as a sequence of system calls. The TG-VAE model – a temporal variational autoencoder over a dynamic graph – models interaction between processes primarily within a service, and additionally between services. On data from a real system (≈6.6 million events) the learned representations encode process and service type (linear-classifier accuracy 98.9 % and 100 %), and the models are sensitive to temporal and structural deviations beyond the reach of simple heuristics.
dc.format.extent87 с.
dc.identifier.citationОбідняк, Є. О. Моделювання життєвого циклу взаємодії процесів на основі засобів штучного інтелекту : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Обідняк Єгор Олександрович. – Київ, 2026. – 87 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/82876
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectжиттєвий цикл процесу
dc.subjectвзаємодія процесів
dc.subjectсистемні виклики
dc.subjectebpf
dc.subjectтрансформер
dc.subjectмасковане мовне моделювання
dc.subjectграфова нейронна мережа
dc.subjectваріаційний автоенкодер
dc.subjectдинамічний граф
dc.subjectсамоконтрольоване навчання
dc.subjectprocess lifecycle
dc.subjectprocess interaction
dc.subjectsystem calls
dc.subjectebpf
dc.subjecttransformer
dc.subjectmasked language modeling
dc.subjectgraph neural network
dc.subjectvariational autoencoder
dc.subjectdynamic graph
dc.subjectself-supervised learning
dc.titleМоделювання життєвого циклу взаємодії процесів на основі засобів штучного інтелекту
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Obidniak_bakalavr.pdf
Розмір:
1.64 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи