Unsupervised Learning of Reusable Text Sequence Representations for IT-Infrastructure Health Monitoring using Anomaly Detection

Schulte-Kroll, Anne (2022) Unsupervised Learning of Reusable Text Sequence Representations for IT-Infrastructure Health Monitoring using Anomaly Detection. Masterarbeit, FSU Jena.

PDF - Nur DLR-intern zugänglich
25MB

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/192002/

Dokumentart:

Hochschulschrift (Masterarbeit)

Titel:

Unsupervised Learning of Reusable Text Sequence Representations for IT-Infrastructure Health Monitoring using Anomaly Detection

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Schulte-Kroll, Anne	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

7 Dezember 2022

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Nein

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Anomaly Detection, Representation Learning, Log Monitoring

Institution:

FSU Jena

HGF - Forschungsbereich:

keine Zuordnung

HGF - Programm:

keine Zuordnung

HGF - Programmthema:

keine Zuordnung

DLR - Schwerpunkt:

Digitalisierung

DLR - Forschungsgebiet:

D KIZ - Künstliche Intelligenz

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

D - CausalAnomalies, R - Intelligente Analysen und Methoden zur sicheren Softwareentwicklung

Standort:

Jena

Institute & Einrichtungen:

Institut für Datenwissenschaften > Datenanalyse und -intelligenz
Institut für Datenwissenschaften > IT-Sicherheit

Hinterlegt von:

Gruner, Bernd

Hinterlegt am:

19 Dez 2022 11:18

Letzte Änderung:

19 Dez 2022 11:18

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