Servis anomali tespiti
Service anomaly detection
Yazar: PINAR KAMİT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ ALTUN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Bilimleri 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:
Bu tezde, bir sistemde oluşan anomalilerin hızlı ve doğru bir şekilde tespit edilmesi konusunda çözüm sunulması amaçlanmıştır. Birçok sistem yoğun işlem hacmine sahiptir ve hızlı cevap süresine, güvenilirliğe ve sürekliliğe ihtiyaç duyar. Bu sistemlerdeki anomalilerin hızlı bir şekilde ve sistemin genel performansını etkilemeden tespit edilmesi önemli ve bazı durumlarda hayatidir.
Bu tez sürecinde hızlı ve yüksek doğruluk sonucuna sahip bir anomali tespit algoritması olan Yalıtım Ormanı (Isolation Forest) algoritmasının iyileştirilmesi üzerinde çalıştık. Geliştirdiğimiz algoritmayı Değiştirilmiş Yalıtım Ormanı (Modified Isolation Forest) olarak adlandırdık.
Anomalisiz örneklerle eğitilmiş veri kümesi ile elde ettiğimiz deney sonuçlarımız Değiştirilmiş Yalıtım Ormanının değerlendirme aşamasındaki doğruluğunun Yalıtım Ormanından daha yüksek olduğunu gösterdi. Zaman maliyetinin lineerliği değişmedi; fakat değerlendirme süresinin az da olsa arttığı görüldü.
Bunun yanında Yalıtım Ormanı algoritmasını genişleten Genişletilmiş Yalıtım Ormanı (Extended Isolation Forest) ve Derin İnanç Ağları (Deep Belief Networks) - Tek Sınıflı Destek Vektör Makineleri (One Class Support Vektor Machines) yaklaşımları ile kendi yaklaşımımızı karşılaştırdık. Değiştirilmiş Yalıtım Ormanının doğruluk açısından diğer iki algoritmadan daha iyi sonuç aldığını gördük.
Yaptığımız çalışmada İkili Arama Ağaçlarında ortalama yol uzunluğunun hesaplanmasında yeni bir yöntem geliştirdik ve yöntemin matematiksel temellerini verdik.
Anahtar Kelimeler: Anomali tespiti, denetimsiz öğrenme, yalıtım ağacı, ikili ağaçlar, yol uzunluğu

Abstract:
In this thesis, it is aimed to detect anomalies in a system immediately and provide solutions. Many system have intensive transaction volumes and need fast response time, reliability and consistency. To detect anomalies in these systems rapidly without affecting the overall system performance is important and vital in some circumstances.
We researched on improvement of Isolation Forest algorithm which is an anomaly detection algorithm having fast and accurate performance in this thesis process. We named the algorithm which we developed as Modified Isolation Forest (MIF).
Our empirical results showed that Modified Isolation Forest is better than Isolation Forest in the meaning of accuracy in the evaluation phase of the algorithm when it is trained with datasets without anomalous instances. It only adds a small time without changing linearity of time cost.
We also compared our approach with the approaches of Extended Isolation Forest that is extending Isolation Forest and Deep Belief Networks - One Class Support Vector Machines. Modified Isolation Forest was better than these two approaches in the meaning of both time cost and accuracy.
We developed a new method in calculating average path length of Binary Search Trees and gave the method's mathematical basics.
Keywords: Anomaly detection, unsupervised learning, isolation forest, binary trees, path length