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- no (3)
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- Master's Thesis (2)
- Bachelor Thesis (1)
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Diese Arbeit hat das Ziel, verschiedene Methoden und Techniken zur Anomalieerkennung und Ereigniskorrelation zu untersuchen. Während dieser Arbeit wird die Log-, Monitoring- und Reporting-Software Splunk analysiert. Die Grundlagen der statistischen Methoden und maschinellem Lernen dienen als Basis dieser Untersuchung. Diese Algorithmen ermöglichen die Erkennung von Ausreißern in vorhandenen Datensätzen. Hierfür wurden Anforderungen definiert und die Konzeption für den Einsatz entwickelt. Im Anschluss erfolgt die Vorstellung der Ansätze zur Anomalieerkennung und Ereigniskorrelation basierend auf praktischen Ergebnissen.
Diese Arbeit hat das Ziel, verschiedene Methoden und Techniken zur Anomalieerkennung und Ereigniskorrelation zu untersuchen. Während dieser Arbeit wird die Log-, Monitoring- und Reporting-Software Splunk analysiert. Die Grundlagen der statistischen Methoden und maschinellem Lernen dienen als Basis dieser Untersuchung. Diese Algorithmen ermöglichen die Erkennung von Ausreißern in vorhandenen Datensätzen. Hierfür wurden Anforderungen definiert und die Konzeption für den Einsatz entwickelt. Im Anschluss erfolgt die Vorstellung der Ansätze zur Anomalieerkennung und Ereigniskorrelation basierend auf praktischen Ergebnissen.