prikaz prve stranice dokumenta Detekcija anomalija u podacima s ciljem otkrivanja sigurnosnih incidenata
Rad nije dostupan
diplomski rad
Detekcija anomalija u podacima s ciljem otkrivanja sigurnosnih incidenata
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:206797
Travančić, Robert
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Travančić, R. (2024). Detekcija anomalija u podacima s ciljem otkrivanja sigurnosnih incidenata (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:206797

Travančić, Robert. "Detekcija anomalija u podacima s ciljem otkrivanja sigurnosnih incidenata." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:206797

Travančić, Robert. "Detekcija anomalija u podacima s ciljem otkrivanja sigurnosnih incidenata." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:206797

Travančić, R. (2024). 'Detekcija anomalija u podacima s ciljem otkrivanja sigurnosnih incidenata', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 25.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:206797

Travančić R. Detekcija anomalija u podacima s ciljem otkrivanja sigurnosnih incidenata [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 25.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:206797

R. Travančić, "Detekcija anomalija u podacima s ciljem otkrivanja sigurnosnih incidenata", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:206797

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:206797
Podaci o radu
NaslovDetekcija anomalija u podacima s ciljem otkrivanja sigurnosnih incidenata
Naslov (engleski)Data anomaly detection for discovering cybersecurity incidents
AutorRobert Travančić
MentorMarin Vuković (mentor)
Član povjerenstvaMarin Vuković (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDragan Jevtić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMiljenko Mikuc (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-02-27, Hrvatska
Sažetak
Detekcija anomalija aktivno je područje istraživanja s rastućom važnošću u modernom digitalnom dobu. Primjena detekcije anomalija proteže se kroz različite aspekte svijeta oko nas od financijskih sustava, medicine pa sve do industrije. U radu su istraženi različiti pristupi detekciji anomalija s opisanim prednostima i nedostatcima. Implementiran je sustav za detekciju anomalija zasnovan na algoritmu Isolation Forest. Performanse modela su uspoređene s modelima zasnovanim na algoritmima Local Outlier Factor i One-class Support Vector Machine na različitim skupovima podataka. Rad opisuje izazove koji proizlaze iz korištenja algoritma Isolation Forest te je predloženo potencijalno rješenje u obliku hibridnog modela koji koristi algoritme Autoenkoder i Isolation Forest.
Sažetak (engleski)
Anomaly detection is an active area of research with growing importance in the modern digital age. The application of anomaly detection extends across various aspects of the world around us, from financial systems, medicine to various types of industries. In this work, various approaches to anomaly detection are explored, with described advantages and disadvantages. An anomaly detection system based on the Isolation Forest algorithm has been implemented. The performance of the model was compared with models based on the Local Outlier Factor and One-class Support Vector Machine algorithms on different datasets. The work describes challenges arising from the use of the Isolation Forest algorithm and proposes a potential solution in the form of a hybrid model that uses Autoencoder and Isolation Forest algorithms.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:206797
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2024-03-28 07:56:09