Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 64 trang
Dung lượng: 647 KB

Giới thiệu nội dung

Phát Hiện Cảnh Báo Bất Thường Trên Hệ Thống Mạng Và Truyền Thông Dựa Trên Phân Tích Dữ Liệu Log

Tác giả: Lâm Bảo Tuấn

Lĩnh vực: Kỹ thuật

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung vào việc phát triển phương pháp xác định lỗi và cung cấp thông tin về loại sự cố mạng. Nghiên cứu đề xuất một thuật toán phân tích dữ liệu log để phát hiện cảnh báo bất thường trong hệ thống mạng, nhằm nâng cao an toàn và hiệu năng hoạt động. Phương pháp này sử dụng kỹ thuật học máy để phân tích dữ liệu log, từ đó xác định các log bất thường, tiềm ẩn nguy cơ gây ra lỗi lớn trong tương lai.

Mục lục chi tiết:

  • Lời cam đoan
  • Lời cảm ơn
  • Mục lục
  • Danh mục các thuật ngữ, chữ viết tắt
  • Danh sách bảng
  • Danh sách hình vẽ
  • Phần mở đầu
    • 1. Tính cấp thiết của đề tài
    • 2. Mục đích nghiên cứu
    • 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
    • 4. Phương pháp nghiên cứu
  • Chương 1: Giới thiệu tổng quan về các giao thức giám sát lỗi mạng và tổng quan về các kỹ thuật học máy
    • 1.1 Tổng quan về các giao thức giám sát lỗi mạng
      • 1.1.1 Tổng quan về SNMP
      • 1.1.2 Giới thiệu về Log
      • 1.1.3 Tổng quan về Syslog
      • 1.1.4 Các ứng dung để ghi log
      • 1.1.5 Tổng quan về IPFIX
      • 1.1.6 Tổng quan về CLI
    • 1.2 Một số thuật toán học máy
      • 1.2.1 Mạng Nơ ron nhân tạo
      • 1.2.2 Cây quyết định
      • 1.2.3 K-means Cluster
    • 1.3 Các công trình nghiên cứu có liên quan
    • 1.4 Kết luận chương
  • Chương 2: Giải pháp phân loại và mô hình dữ liệu cảnh báo
    • 2.1 Giới thiệu chương
    • 2.2 Mô hình dữ liệu
      • 2.2.1 Mô tả đầu vào
    • 2.3 Giải pháp phân loại
    • 2.4 Kỹ thuật TFx IDF
    • 2.5 Kết luận chương
  • Chương 3: Đề xuất thuật toán phân tích dữ liệu log để phát hiện cảnh báo bất thường trong hệ thống mạng
    • 3.1 Giới thiệu chương
    • 3.2 Thuật toán đề xuất
    • 3.3 Các bước thực hiện
      • 3.3.1 Import các thư viện cần thiết
      • 3.3.2 Import dữ liệu log và rút trích thuộc tính quan trọng bằng IF x IDF
      • 3.3.3 Áp dụng thuật toán K-means phân cụm dữ liệu log
    • 3.4 Kết luận chương
  • Chương 4: Kết luận
    • 4.1 Giới thiệu chương
    • 4.2 Mô tả môi trường thực nghiệm thuật toán
    • 4.3 Kết quả thực nghiệm của thuật toán
    • 4.4 Kết quả về mặt lý thuyết
    • 4.5 Kết quả về mặt thực tiễn
    • 4.6 Hạn chế
    • 4.7 Hướng phát triển
  • Danh mục tài liệu tham khảo