Виявлення аномалiй роботи операційної системи Windows методами машинного навчання та лог-аналiтики
Ескіз недоступний
Дата
2019-12
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 97с., 15 рис., 25 табл., 1 додаток, 20 джерел.
Об’єктом дослідження є аномалії роботи операційної системи. Предметом дослідження є логи операційної системи Windows.
Мета дослідження :
1) розробити необхідний інструментарій методами лог-аналітики для перетворення логів операційної системи в набір даних для тренування нейронної мережі;
2) дослідження видів та методів навчання нейронних мереж для виявлення аномалій роботи операційних систем;
3) розробка ПЗ, яке реалізує самоорганізуючу мережу Кохонена;
4) розробка ПЗ, яке реалізує виявлення аномалій у роботі операційної системи Windows.
Теоретичною та методологічною основою дослідження є праці закордонних вчених в галузі аналізу даних, кібербезпеки, програмування, математичного моделювання та серверного адміністрування.
В ході розробки магістерської дисертації створено програмний продукт що за набором лог даних визначає логи, які є аномальними по відношенню до інших.
Програмний продукт реалізовано за допомогою мови програмування C#, фреймворку .NET Core та середовища розробки Micrososft Visual Studio 2019. Надано рекомендації до подальших досліджень.
Опис
Ключові слова
аналіз даних, операційна система, логи, нейронні мережі, лог аналiтика, data analysis, operating system, logs, neural networks, wine, log analytics, windows
Бібліографічний опис
Чабанівський, А. Т. Виявлення аномалiй роботи операційної системи Windows методами машинного навчання та лог-аналiтики : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Чабанівський Артем Тарасович. – Київ, 2019. – 99 с.