Метод виявлення аномалій у мобільній мережі передачі даних

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є розробка ефективного методу виявлення аномалій у мобільній мережі передачі даних з використанням сучасних підходів машинного навчання, зокрема напівкерованих автоенкодерів. У ході виконання кваліфікаційної роботи було здійснено попередню обробку даних мобільної мережі, зокрема очищення від аномалій та нормалізацію. Для побудови моделі використовувався набір даних без аномалій, розподілений на тренувальний, валідаційний та тестовий піднабори. На основі напівкерованого автоенкодера було створено модель, здатну виявляти відхилення у поведінці мережі за допомогою оцінки середньоквадратичної помилки. Після кількох епох тренування модель досягла стабільних показників точності. Проведено аналіз важливості змінних, що дало змогу визначити найбільш інформативні параметри – зокрема, змінні, пов'язані з часом доби, виявились важливішими за лічильники. Результати показали, що автоенкодер здатен ефективно виявляти нетипову активність у мобільній мережі, що може бути використано для підвищення її безпеки та якості обслуговування.