التحليل المتزايد لسجلات النظام واسعة النطاق للكشف عن الحالات الشاذة
| العنوان | التحليل المتزايد لسجلات النظام واسعة النطاق للكشف عن الحالات الشاذة |
|---|---|
| المؤلف | استكين، م.، أوزجان، س.، سوزر، حسن |
| تاريخ النشر: | 2019 |
| مكان النشر | - IEEE |
| الموضوع | تحليل السجل، الأنظمة الموزعة، المعالجة المتوازية، اكتشاف الشذوذ، البيانات الضخمة، التعلم الآلي |
| النوع | وثيقة |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 978-1-7281-0857-5 |
| رقم السجل | 3797ac85-8095-4a36-882c-5e9d8833b99c |
| موقع المكتبة | علوم الكمبيوتر |
| التاريخ | 2019 |
| نص عينة | يمكن اكتشاف الحالات الشاذة أثناء تنفيذ النظام من خلال التحليل الآلي للسجلات التي أنشأها النظام. ومع ذلك، يمكن للأنظمة واسعة النطاق إنشاء عشرات الملايين من سطور السجلات خلال أيام. التطبيقات المركزية لخوارزميات التعلم الآلي التقليدية ليست قابلة للتطوير لمثل هذه البيانات. ولذلك، قدمنا مؤخرًا إطار عمل تحليل السجل الموزع للكشف عن الحالات الشاذة. في هذه الورقة، نقدم امتدادًا لهذا الإطار، والذي يمكنه اكتشاف الحالات الشاذة في وقت مبكر من خلال التحليل التزايدي بدلاً من نهج التحليل غير المتصل الحالي. في الإصدار الموسع، نقوم بشكل دوري بمعالجة بيانات السجل المتراكمة حتى الآن. أجرينا تجارب مضبوطة بناءً على مجموعة بيانات مرجعية لتقييم فعالية هذا النهج. لقد كررنا تجاربنا على فترات مختلفة تحدد تكرار التحليل وكذلك حجم البيانات التي تتم معالجتها في كل مرة. أظهرت النتائج أن تحليلنا عبر الإنترنت يمكن أن يحسن وقت اكتشاف الحالات الشاذة بشكل كبير مع الحفاظ على مستوى الدقة كما هو الحال مع النهج غير المتصل بالإنترنت. الحالة الاستثنائية الوحيدة، التي يتم فيها اختراق الدقة، نادرًا ما تحدث عندما يتم تشغيل التحليل قبل جمع جميع بيانات السجل المرتبطة بجلسة معينة من الأحداث. |
| DOI | 10.1109/BigData47090.2019.9006593 |
