Каніовська, Ірина ЮріївнаЧабанівський, Артем Тарасович2020-03-052020-03-052019-12Чабанівський, 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.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/32138Магістерська 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.ukаналіз данихопераційна системалогинейронні мережілог аналiтикаdata analysisoperating systemlogsneural networkswinelog analyticswindowsMaster Thesis99 с.519.688