(Видавництво Львівської політехніки, 2022-03-01) Федорченко, В.; Красько, О.; Демидов, І.; Колодій, Р.; Fedorchenko, V.; Krasko, O.; Demydov, I.; Kolodiy, R.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
У цій статті запропоновано метод автоматизованого розгортання алгоритмів машинного навчання
на основі програмного продукту Splunk Enterprise та додатку для нього Splunk
Machine Learning Toolkit. Реалізація цього методу дасть можливість розгортати системи ML в
найкоротші терміни, вносити зміни до її структурних одиниць з мінімальним впливом на інші складові
та адаптувати моделі ML до змін у вхідних даних, переносити систему до іншого
середовища чи постачальника хмарних послуг. Перевагою використання цього методу є можливість відслідковувати
активність користувачів та, за необхідності виявляти аномалії у їх
поведінці. Аномалії виявляються серед даних системних/аудит логів. Після встановлення потрібних джерел даних на серверах
для моніторингу, дані будуть отримані на індексері та стануть доступними для подальшої обробки йнавчання моделі ML
