Browsing by Author "Corizzo, Roberto"

Now showing 1 - 1 of 1

Access status: Open Access ,
Towards lifelong anomaly detection in challenging scenarios and its application in cybersecurity
(Data obrony: 2025-04-16) Faber, Kamil
Wydział Informatyki
W tej dysertacji opisujemy badania w zakresie połączenia wykrywania anomalii oraz lifelong learningu, tworząc algorytmy działające w trudnych scenariuszach, ze szczególnym uwzględnieniem zastosowań w cyberbezpieczeństwie. Formułujemy podstawowe pojęcia w zakresie scenariuszy, strategii i metryk. Prezentujemy także korzyści płynące z jednoczesnej adaptacji i zachowania wiedzy, które zapewnia lifelong learning. Ponadto prezentujemy oryginalną metodę VLAD, będącą odpowiedzią na problem trudnych scenariuszy, w których algorytm musi rozpoznać zmianę w danych, wskazującą na potrzebę adaptacji. Jako narzędzie wspomagające ten problem proponujemy algorytm LIFEWATCH, który jest zdolny do wykrywania zmian i rozpoznawania, czy napotkane dane są zupełnie nową sytuacją, czy też ponownym wystąpieniem już wcześniej napotkanej. Adresujemy również problem zanieczyszczonych danych uczących, tworząc metodę redukcji problemu zanieczyszczenia poprzez uczenie aktywne. Na koniec prezentujemy propozycję algorytmu wykorzystującego współdzielenie wiedzy oraz lifelong learning w zadaniu wykrywania włamań w środowisku rozproszonym.