Year: 2024
Type: dissertation
Abstract: Данная работа посвящена применению моделей глубокого обучения для решения этой проблемы в процессе разработки программного обеспечения. Разработан стенд для имитации процесса разработки ПО, на котором были сгенерированы синтетические данные логов из различных сервисов. Объединение разнородных логов позволило создать реалистичный набор данных со скрытыми зависимостями для более сложной задачи поиска аномалий. На созданном наборе данных были применены модели глубокого обучения DeepLog, LogAnomaly и LogBERT. Для каждой модели выполнено обучение и оценка эффективности обнаружения аномалий на тестовой выборке. Разработанный стенд может усложняться и использоваться для дальнейших исследований в области применения глубокого обучения к задаче поиска аномалий в логах в процессе разработки ПО.
Authors: Дивенко, А. С., Divenko, A. S.
Language: Russian
Subfield: Computer Networks and Communications
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7053443230