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http://dx.doi.org/10.18419/opus-11369
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DC Element | Wert | Sprache |
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dc.contributor.author | Mohammadi, Komail | - |
dc.date.accessioned | 2021-03-31T08:23:26Z | - |
dc.date.available | 2021-03-31T08:23:26Z | - |
dc.date.issued | 2020 | de |
dc.identifier.other | 1752987292 | - |
dc.identifier.uri | http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-113869 | de |
dc.identifier.uri | http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/11386 | - |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.18419/opus-11369 | - |
dc.description.abstract | Über einen Command & Control-Channel kommunizieren Bots mit ihrem Botmaster, der ihnen über diesen Channel Befehle sendet. Um das Blockieren dieser Channels zu erschweren, werden Domain-Generation Algorithms (DGAs) verwendet. Diese Algorithmen erzeugen periodisch Domänennamen, über die ein neuer Channel aufgebaut wird, falls der Alte blockiert wurde. Zur automatisierten Erkennung und Klassifizierung solcher Domänennamen sind Machine-Learning-Modelle entwickelt worden. Die Verbesserung dieser Modelle erfordert den Vergleich ihrer Ergebnisse. Ein Hindernis hierbei ist die große Anzahl von Klassen bei den nicht binären ML-Modellen. Um den Vergleich zu vereinfachen, werden die Klassen anhand ihrer DGAs geclustert und die Ergebnisse durch Histogramme in Kombination mit Boxplots visualisiert. Das entwickelte Konzept ermöglicht die Analyse der Gesamt- und Klassenperformance sowie der Performance auf Intanzebene. | de |
dc.language.iso | de | de |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | de |
dc.subject.ddc | 004 | de |
dc.title | Visueller Vergleich von Klassifizierungen von verschiedenen Machine-Learning-Modellen | de |
dc.title.alternative | Visual comparison of classifications from different machine-learning models | en |
dc.type | bachelorThesis | de |
ubs.fakultaet | Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik | de |
ubs.institut | Institut für Visualisierung und Interaktive Systeme | de |
ubs.publikation.seiten | 43 | de |
ubs.publikation.typ | Abschlussarbeit (Bachelor) | de |
Enthalten in den Sammlungen: | 05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik |
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