การตรวจหาค่าผิดปรกติของปริมาณการใช้งานโปรแกรมประยุกต์เว็บโดยการแทนค่าสัญลักษณ์ในอนุกรมเวลาด้วยวิธีแซ๊ค

ไพศาล ดีวรรณกิจ

Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/14486

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	โชติรัตน์ รัตนามหัทธนะ	-
dc.contributor.author	ไพศาล ดีวรรณกิจ	-
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์	-
dc.date.accessioned	2011-01-17T08:16:53Z	-
dc.date.available	2011-01-17T08:16:53Z	-
dc.date.issued	2549	-
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/14486	-
dc.description	วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2549	en
dc.description.abstract	วิทยานิพนธ์ฉบับนี้มีวัตถุประสงค์ในการพัฒนาวิธีการตรวจหาค่าผิดปรกติที่ดัดแปลงจากข้อมูลปริมาณการใช้งานโปรแกรมประยุกต์เว็บ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจหาค่าผิดปรกติ จึงนำเสนอแนวทางในการตรวจหาค่าผิดปรกติโดยการแทนค่าสัญลักษณ์ในอนุกรมเวลาด้วยวีธีแซ็ค ทั้งยังออกแบบและพัฒนาเครื่องมือในการสร้างข้อมูลที่มีรูปแบบต่างๆ ไว้ใช้สำหรับทดสอบประสิทธิภาพของวิธีการตรวจหาค่าผิดปรกติรูปแบบอื่นๆ อีกด้วย งานวิจัยนี้ได้มีการวิเคราะห์รูปแบบของปริมาณการใช้งานเว็บไซต์ต่างๆ และกำหนดค่าพารามิเตอร์ที่สำคัญ เพื่อให้การตรวจหาค่าผิดปรกติเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังได้เปรียบเทียบผลจากวิธีในการตรวจหาค่าผิดปรกติที่ดัดแปลง และวิธีในการตรวจหาค่าผิดปรกติจากทุกความเป็นไปได้ ซึ่งได้ผลสรุปจากการทดลองว่า สามารถพิจารณาค่าผิดปรกติเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ โดยเครื่องมือในการสร้างข้อมูลที่มีรูปแบบต่าง ๆ นั้น ได้มีการพิจารณารูปแบบของข้อมูลที่ทำการสร้าง และพบว่าสามารถสร้างข้อมูลที่มีรูปแบบต่างๆ ได้ตามต้องการเช่นกัน	en
dc.description.abstractalternative	The objectives of this research are to present and develop an anomaly detection algorithm that improves the detection performance, using SAX Time Series representation. Furthermore, this research designs and develops a web application usage data generator. Any arbitrary usage pattern could be conveniently generated and used in various anomaly detection methods. Experimenting with massive data from real web application usages, this research also analyzes and determines optimal parameters. The results from both brute-force and the proposed anomaly detection methods are compared. This research work has demonstrated its effectiveness in decreasing loop counts and discovering anomalies. And web application usage generator can also be used to create various usage patterns.	en
dc.format.extent	10765403 bytes	-
dc.format.mimetype	application/pdf	-
dc.language.iso	th	es
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.relation.uri	http://doi.org/10.14457/CU.the.2006.1171	-
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.subject	โปรแกรมประยุกต์	en
dc.subject	การวิเคราะห์อนุกรมเวลา	en
dc.subject	เว็บไซต์	en
dc.title	การตรวจหาค่าผิดปรกติของปริมาณการใช้งานโปรแกรมประยุกต์เว็บโดยการแทนค่าสัญลักษณ์ในอนุกรมเวลาด้วยวิธีแซ๊ค	en
dc.title.alternative	Anomaly detection in web application usage using sax representation for time series	en
dc.type	Thesis	es
dc.degree.name	วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต	es
dc.degree.level	ปริญญาโท	es
dc.degree.discipline	วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์	es
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.email.advisor	[email protected]	-
dc.identifier.DOI	10.14457/CU.the.2006.1171	-
Appears in Collections:	Eng - Theses

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
paisal.pdf		10.51 MB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record