Lokien lajittelu koneoppivien menetelmien avulla - Hiltunen, Jouni (2022)
Poikkeamantunnistus ja tietoturvapoikkeamien hallinta perustuu järjestelmistä kerättävään tapahtuma- ja lokitietoon. Tietojärjestelmien kasvava käyttö ja monimutkaisuus kasvattaa samalla kertyvää lokia ja sen keräämiseen, järjestelyyn ja analysointiin tarvitaan uusia menetelmiä. Tutkimuksessa analysoitiin lokien käyttökohteita ja pyrittiin löytämään keinoja hyödyntää koneoppivia järjestelmiä lokien järjestämiseksi suunnittelututkimuksen menetelmin. Pyrkimyksenä oli löytää menetelmät ja työkalut, joiden avulla monimuotoisista lokilähteistä kertyvät erimuotoiset lokimerkinnät voidaan ryhmitellä samaan tapahtumaan liittyviksi joukoiksi ennen poikkeamantunnistusta ja sen hallintaa. Tutkimuksessa havaittiin, että tietosuojasäännösten vaatima loki, tietojärjestelmien ylläpidossa käytetty loki ja poikkeamantunnistuksessa seurattu loki asettavat kukin omat vaatimuksensa lokien käsittelyssä käytetylle järjestelmälle. Tietoturvan seurannassa lokimerkintöjä voidaan käsitellä alkiojoukkoina, joiden analysoinnissa tiedonlouhintamenetelmät erityisesti Frequent Pattern Mining ja Frequent Pattern Tree ovat käyttökelpoisia lokimassan toistuvien rakenteiden tunnistamisessa, jotka voidaan syöttää koneoppiville järjestelmille tietoturvapoikkeamien tunnistamiseksi. Lokien keräykseen, esikäsittelyyn ja varastointiin voidaan hyödyntää samoja laskentaresursseja hajautetun tietoaltaan muodossa, joka tarjoaa skaalautuvan ja kustannustehokkaan ratkaisun suurien datamassojen käsittelyyn