Bibliograph. Daten | Mohammadi, Komail: Visueller Vergleich von Klassifizierungen von verschiedenen Machine-Learning-Modellen. Universität Stuttgart, Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik, Bachelorarbeit Nr. 114 (2020). 43 Seiten, deutsch.
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Kurzfassung | 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.
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Volltext und andere Links | Volltext
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Abteilung(en) | Universität Stuttgart, Institut für Visualisierung und Interaktive Systeme, Visualisierung und Interaktive Systeme
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Betreuer | Ertl, Prof. Thomas; Becker, Franziska; Blascheck, Dr. Tanja; Müller, Christoph |
Eingabedatum | 3. Mai 2021 |
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