Sunucuların anomali durumlarının yapay zeka metotları ile tahmin edilmesi
Estimating the anomaly status of servers by artificial intelligence methods
Yazar: MEHMET FATİH SAVRAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ANIL MÜNGEN
OSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems
Dizin: Anomali tespiti = Anomaly detection ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Sunucu = Server ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
ÖZ
Yazar	Adı ve Soyadı		: Mehmet Fatih Savran
Üniversite			: OSTİM Teknik Üniversitesi
Enstitü				: Fen Bilimleri Enstitüsü
Program Adı			: Yazılım Mühendisliği
Tezin Türü			: Yüksek Lisans Tezi
Sayfa Sayısı			: 70
Tarihi				: 2022

SUNUCULARIN ANOMALİ DURUMLARININ YAPAY ZEKA METOTLARI İLE TAHMİN EDİLMESİ

Anormallik tespiti, bir veri kümesindeki verilerin, analizi sonucunda ortaya çıkan aykırı durum veya olayların belirlenmesi olarak özetlenebilir. Veri içerisinde diğerlerinden farklı olarak tanımlanabilecek her bir veri aykırı değer olarak bilinir. Aykırı değerlerin diğerlerinden ayrıştırılarak belirli bir metot ve uygulama yoluyla analiz edilmesiyle oluşan deneyim ile bu olağan dışı durumlara karşı ön görülebilirlik arttırılabilir ve bir savunma mekanizması geliştirilebilir. Önemli bir problem olarak bilinen Anormallik Tespiti birçok tarama ve uygulama sahasında araştırılmaktadır. Genelde araştırmacılar bu bahsi geçen probleme yapay zekâ, makine öğrenimi ve durum makine modellemesi gibi teknikleri kullanarak çözüm arayışına girmişlerdir. Sunucuların anormallik testleri ve analizi yapılabilir ve bu yöntem-teknikler kullanılarak çıkarımlar yapılabilir. Sunuculardan alınan CPU, Network, Disk, Memory değerleri anomali testinde kullanılmak üzere veri analiz aşamalarından geçirilerek ve teknikler uygulanarak modellemesi yapılır. Bu çalışma aktif olarak kullanımda olan sunuculardan alınan kullanım ve etkileşim verilerinin analizinin yapılması, elde edilen verilerin Yapay Sinir Ağı metodu ile anormal durumlarının belirlenmesiyle ortaya çıkarılan %99,94 oranındaki başarısının tespit ve öngörülebilirlik açısından diğer çalışmalarla karşılaştırılmasının yapılması ve sunulması için hazırlanmıştır.

Anahtar Sözcükler: Anormallik Tespiti, Yapay Zekâ, Makine Öğrenimi

Abstract:
ABSTRACT
Thesis				: Mehmet Fatih Savran
University			: OSTİM Technical University
Institute			: Graduate School of Natural and Applied Sciences
Program's Name		        : Software Engineering
ThesisType: 			: Master
Pages				: 70
Year				: 2022

ESTIMATING THE ANOMALY STATUS OF SERVERS BY ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS
Anomaly detection can be summarized as the detection of outliers or events that occur as a result of the analysis of the data in a data set. Any data that can be defined differently from the others in the data is known as an outlier. With the experience gained by separating the outliers from the others and analyzing them through a specific method and application, the predictability against these extraordinary situations can be increased, and a defense mechanism can be developed. Anomaly detection, which is known as an important problem, is investigated in many scanning and application areas. Researchers have sought a solution to this problem using techniques such as artificial intelligence, machine learning and state machine modeling. Anomaly tests and analysis of servers can be done and inferences can be made using these methods-techniques. CPU, Network, Disk and Memory values taken from servers go through data analysis stages to be used in anomaly tests and modeling by applying techniques. This study has been prepared to analyze the usage and interaction data obtained from the servers that are actively in use to compare and present the 99,94% success of the obtained data, which is revealed by determining the abnormal situations with the Artificial Neural Network method, with other studies in terms of detection and predictability.

Keywords: Anomaly Detection, Artificial Intelligence, Machine Learning