| Naslov: | Samodejno odkrivanje anomalij v dnevniških zapisih omrežnega stikala z uporabo nevronskih mrež na grafih |
|---|
| Avtorji: | ID Dolenc, Anže (Avtor)
ID Sepesy Maučec, Mirjam (Mentor) Več o mentorju... 
ID Donaj, Gregor (Komentor) |
|---|
| Datoteke: |  MAG_Dolenc_Anze_2025.pdf (4,49 MB)
MD5: D24D4104C68500A4BBF9133D8E504865
|
|---|
| Jezik: | Slovenski jezik |
|---|
| Vrsta gradiva: | Magistrsko delo/naloga |
|---|
| Tipologija: | 2.09 - Magistrsko delo |
|---|
| Organizacija: | FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
|
|---|
| Opis: | V magistrski nalogi obravnavamo zaznavanje anomalij v dnevniških zapisih omrežnega stikala z uporabo nevronskih mrež nad grafi. Klasične metode analize logov nadomestimo s pristopom Log2Graph, ki dnevniške zapise pretvori v grafe s pomočjo razčlenjevalnika Drain in vektorskih predstavitev GloVe ter TF-IDF. Za učenje uporabljamo model DiGCN in preučimo vpliv vrednosti hiperparametrov, deleža anomalij ter kontaminacije učne množice na uspešnost zaznavanja anomalij. Rezultate ocenimo z metrikami AP, ROC AUC in F1. Pristop izkazuje robustnost in prilagodljivost pri zaznavanju anomalij v realnih omrežnih podatkih. |
|---|
| Ključne besede: | dnevniški zapisi, omrežno stikalo, zaznava anomalij, strojno učenje, Log2Graph |
|---|
| Kraj izida: | Maribor |
|---|
| Založnik: | [A. Dolenc] |
|---|
| Leto izida: | 2025 |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-93087 |
|---|
| UDK: | 004.713.052.42:004.8(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 244030979 |
|---|
| Datum objave v DKUM: | 10.07.2025 |
|---|
| Število ogledov: | 224 |
|---|
| Število prenosov: | 42 |
|---|
| Metapodatki: |    |
|---|
| Področja: | KTFMB - FERI
|
|---|
|
:
|
Kopiraj citat |
|---|
| | | | Skupna ocena: | (0 glasov) |
|---|
| Vaša ocena: | Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom. |
|---|
| Objavi na: |  |
|---|
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše
podrobnosti ali sproži prenos. |
