Dosya Entegrasyonu Etki Alanında Anomali Tespiti İçin Bir Ontoloji Geliştirimi

Bilişim Teknolojileri Dergisi(2019)

引用 0|浏览0
暂无评分
摘要
Günümüzde, veri depolama ve yazılım geliştirme teknolojilerinin çeşitliliğinde büyük bir artış yaşanmıştır. Hızla gelişen ve değişen teknolojiler sebebiyle, ortak çalışan organizasyonlardaki entegrasyon ve çok çeşitlilik, temel bir sorun olarak ortaya çıkmaktadır. Bu kapsamda dosya entegrasyonları, farklı iş platformları arasındaki veri bütünleştirmesine yardımcı olan etkili bir çözüm olarak sunulmaktadır. Böylelikle, farklı elektronik sistemler arasındaki rutin iş süreçleri ve iş mantıkları otomatize edilebilmektedir. Anomali tespiti, sistemlerde meydana gelebilecek anormal durumları tespit eden bir veri analiz işlemidir. Anomali tespiti, bilgi tabanlı sistemlerde beklenmedik durumlara karşı farkındalık ve beklenen davranışa uymayan anomaliler karşısında gerekli eylemlerin yerine getirilmesini sağlamaktadır. Bu nedenle, anomali tespiti dosya entegrasyonlarında meydana gelen anomalilerin tespiti için önemli bir veri analizi işlemidir. Bu çalışma kapsamında, dosya entegrasyonu sistemlerinde gerçekleşen anomalileri tespit edebilmek için ontoloji tabanlı bir yaklaşım sunulmaktadır. Dosya entegrasyonlarında anormalliklerin tespiti, bilgi güvenliği üçlüsünden (gizlilik, bütünlük ve kullanılabilirlik) biri olan kullanılabilirlik açısından önemlidir. Entegrasyonlardaki anomalilerin büyük bir kısmı veri bütünlüğüne yöneliktir ve bu anomaliler transfer süresinden ya da gelen dosya boyutundan tespit edilerek yakalanabilmektedir. Önerilen ontolojik yaklaşımda, örnek bir sisteme yapılan dosya entegrasyonları sorgulanarak entegrasyon işlemlerinde meydana gelen anomaliler tespit edilebilmektedir. Önerilen yaklaşımın, dosya entegrasyon sistemlerinde veri bütünlüğüne ve kullanılabilirliğe (dosya akışını durdurabilecek anomaliler) yönelik anormal durumlara karşı ontoloji bazlı bir çözüm sunması amaçlanmaktadır.
更多
查看译文
关键词
ontology development,anomaly detection
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要