Kurumsal dosya entegrasyonları için anomali tespit modülü
Anomaly detection module for enterprise file integrations
Yazar: İBRAHİM ÜZÜM
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜ CAN
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Son yıllarda, veri depolama ve yazılım geliştirme teknolojilerinin çeşitliliğinde büyük bir artış yaşanmaktadır. Hızla gelişen ve değişen teknolojiler sebebiyle, ortak çalışan organizasyonlardaki entegrasyon ve çok çeşitlilik, temel bir sorun olarak ortaya çıkmaktadır. Kurumsal dosya entegrasyonları, farklı iş platformları arasındaki veri bütünleştirmesine yardımcı olan etkili bir çözüm olarak sunulmaktadır. 
Kurumsal dosya entegrasyonları, çoğunlukla XML tabanlı dosya transferleri aracılığıyla gerçekleştirilmektedir. Dosya transferlerindeki hacim, entegrasyonlar sırasında birtakım anormal belirtilerin ortaya çıkmasına neden olabilmektedir. Bu tez çalışmasında, kurumsal dosya entegrasyonlarındaki anomalilerin tespiti hedeflenmektedir ve kurumsal dosya entegrasyonları için makine öğrenmesine dayalı bir anomali tespit çözümü önerilmektedir. Bu amaçla, Eliptik Zarf, İzolasyon Ormanı, Tek Sınıflı Destek Vektör Makinesi ve Yerel Dış Faktör modelleri kullanılarak makine öğrenmesi temelli anomali tespit modelleri eğitilmekte ve ürettikleri sonuçlar değerlendirilmektedir. Elde edilen sonuçlar, makine öğrenmesi yaklaşımlarının anomali tespiti için uygulanabilir olduğunu ve performans ölçümlerinde yüzde 89 doğruluk yüzdesi ile 0.88 puanlık F1 skoru değerlerine ulaşabildiğini göstermektedir.
Kurumsal dosya entegrasyonları için anomali tespitinde ikincil bir yöntem olarak, ilgili etki alanında anlamsal ifade edilebilirliğin sağlanmasına yönelik bir ontoloji geliştirimi yapılmaktadır. Değerlendirme kapsamında, makine öğrenmesi ve Anlamsal Web'in anomali tespitinde uygulanabilirlikleri üzerine bir karşılaştırma sunulmaktadır.

Abstract:
In recent years, there has been an enormous increase in the variety of data storage and software development technologies. Due to the rapidly evolving and changing technologies, integration and diversity in collaborative organizations emerge as a fundamental problem. Enterprise file integration comes out as an effective solution in order to help integrate data between different business platforms.
Enterprise file integration is mostly implemented through XML-based file transfers. The volume of file transfer usage may cause some anomalous symptoms during integrations. In this thesis, it is aimed to detect the anomalies in enterprise file integrations and a machine learning based anomaly detection solution is proposed for enterprise file integrations. For this purpose, the machine learning based anomaly detection models are trained by using Elliptic Envelope, Isolation Forest, One-Class Support Vector Machine and Local Outlier Factor models and their results are evaluated. The obtained results show that machine learning approaches are applicable for anomaly detection and could reach 89 percent of accuracy and 0.88 points of F1 score in performance measurements.
As a secondary method for anomaly detection in enterprise file integrations, an ontology is developed to ensure semantic expressibility in the relevant domain. In the scope of evaluation, a comparison about the applicability of machine learning and Semantic Web in anomaly detection is presented.