Виявлення аномалій у логах інформаційних систем аграрних підприємств із використанням методів машинного навчання

Abstract

У роботі розглянуто застосування методів машинного навчання для виявлення аномалій у логах інформаційних систем аграрних підприємств. Проаналізовано традиційні підходи до аналізу логів та можливості використання алгоритмів машинного навчання для автоматизації процесу. Розглянуто основні методи (Isolation Forest, Autoencoders), їхні переваги та обмеження. Підкреслено перспективи використання таких систем для підвищення безпеки, надійності та ефективності цифровізації аграрних підприємств./The paper considers the application of machine learning methods for anomaly detection in logs of information systems of agricultural enterprises. Traditional approaches to log analysis and the possibilities of using machine learning algorithms for automation are analysed. The main methods (Isolation Forest, Autoencoders), their advantages and limitations are described. The prospects of using such systems for improving security, reliability and efficiency of digitalisation of agricultural enterprises are highlighted.