Sökning: "Systemloggar"

Visar resultat 1 - 5 av 7 uppsatser innehållade ordet Systemloggar.

1. 1. Predicting user churn using temporal information : Early detection of churning users with machine learning using log-level data from a MedTech application

   Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

   Författare :Love Marcus; [2023]
   Nyckelord :User churn; Customer attrition; Artificial neural networks; Log-level analysis; Random forests; Decision trees; Användarbortfall; Kundbortfall; Artificiella neurala nätverk; logganalys; Slumpskogar; Beslutsträd;

   Sammanfattning : User retention is a critical aspect of any business or service. Churn is the continuous loss of active users. A low churn rate enables companies to focus more resources on providing better services in contrast to recruiting new users. LÄS MER

3. 2. Användning av artificiella neurala nätverk (ANNs) för att upptäcka cyberattacker: En systematisk litteraturgenomgång av hur ANN kan användas för att identifiera cyberattacker

   Kandidat-uppsats, Stockholms universitet/Institutionen för data- och systemvetenskap

   Författare :Nathalie Wongkam; Ahmed Abdulkareem Shameel Shameel; [2023]
   Nyckelord :Machine learning; Artificial neural networks; Intrusion detection systems; Network traffic; System log; Maskininlärning; Artificiellt neurala nätverk; Intrångsdetekteringssystem; Nätverkstrafik; Systemloggar;

   Sammanfattning : Denna studie undersöker användningen av maskininlärning (ML), särskilt artificiella neurala nätverk (ANN), inom nätverksdetektering för att upptäcka och förebygga cyberattacker. Genom en systematisk litteraturgenomgång sammanställs och analyseras relevant forskning för att erbjuda insikter och vägledning för framtida studier. LÄS MER

4. 3. How to Estimate Local Performance using Machine learning Engineering (HELP ME) : from log files to support guidance

   Master-uppsats, Linköpings universitet/Artificiell intelligens och integrerade datorsystem

   Författare :Hugo Ekinge; [2023]
   Nyckelord :Machine learning; GRU; 1D-CNN; Transformer; log analysis; parameter estimation; regression; performance monitoring; deep learning; troubleshooting; support; Maskininlärning; GRU; 1D-CNN; Transformer; logganalys; parameteruppskattning; regression; prestandaövervakning; djupinlärning; felsökning; support;

   Sammanfattning : As modern systems are becoming increasingly complex, they are also becoming more and more cumbersome to diagnose and fix when things go wrong. One domain where it is very important for machinery and equipment to stay functional is in the world of medical IT, where technology is used to improve healthcare for people all over the world. LÄS MER

5. 4. Efficient learning on high-dimensional operational data

   Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

   Författare :Hongyi Zhang; [2019]
   Nyckelord :Data-driven engineering; Machine learning; Dimensionality reduction; Data-driven teknik; Maskininlärning; Dimensionalitet minskning;

   Sammanfattning : In a networked system, operational data collected by sensors or extracted from system logs can be used for target performance prediction, anomaly detection, etc. However, the number of metrics collected from a networked system is very large and usually can reach about 106 for a medium-sized system. LÄS MER

7. 5. Nonparametric Bayesian models for security anomaly detection

   Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

   Författare :Baptiste Lartigau; [2019]
   Nyckelord :;

   Sammanfattning : Avionics systems are growing ever more complex to accommodate to the evolving needs of airlines. As such, their attack surface has greatly expanded, and the potential impact of a security incident touching these systems has become a critical concern for the aerospace industry. LÄS MER