Odkrivanje anomalij v računalniških omrežjih iz podatkov časovnih vrstVERLIČ, ALJAŽ (Avtor) Pejović, Veljko (Mentor) omrežni podatkianomaliječasovne vrstesprememba učnega konceptakonvolucijske nevronske mrežebrezžična mobilna omrežjaBrezžična mobilna omrežja postajajo vse bolj popularna in s tem naraste tudi potreba po kakovostnem nadzorovanju in odpravljanju težav na takšnih sistemih. Ob nepravilnem delovanju omrežij se spreminjajo omrežne meritve, ki nam povedo, ali se je zgodil nepričakovan dogodek - anomalija. V diplomski nalogi obravnavamo zaznavanje časovnih območij, v katerih so se zgodile anomalije. Gre za problem nadzorovanega učenja, katerega ciljni oznaki sta, ali je v določenem dogodku anomalija ali ne. Za iskanje smo uporabili dve metodi. Z metodo spremembe učnega koncepta iščemo anomalije, medtem ko s konvolucijsko nevronsko mrežo zaznavamo tudi velikosti območja anomalij. Slednja metoda uporablja princip klasifikacije časovnih vrst (angl. Time series classification). Iz ene časovne vrste gradimo več podvrst, ki jih nato uporabimo za vhodne atribute za konvolucijske nevronske mreže. Na podatkih definiramo oceno za uspešnost napovedovanja in z njo ocenimo različne nevronske mreže. S poskusi pokažemo, da najprimernejši model napove z vrednostjo 73 % ocene F1.20192020-01-21 09:00:10Diplomsko delo/naloga113560VisID: 23585COBISS_ID: 1538503875sl