Аналіз логів трафіку NGINX за допомогою Machine Learning
Ключові слова:
аналіз логів, NGINX, машинне навчання, аналіз даних, виявлення аномалій, безпека веб-серверів, обробка та аналіз даних
Анотація
У цій статті розглядається процес використання машинного навчання для аналізу логів веб-сервера NGINX. Основна увага приділяється тому, як застосувати алгоритми машинного навчання для ефективного виявлення аномалій, шаблонів поведінки користувачів та потенційних загроз безпеці. Розглядаються підходи до збору, обробки та аналізу лог-даних, а також використання цих даних для покращення безпеки та продуктивності веб-серверів.
Посилання
1. Overview: Metrics and Metadata | NGINX Documentation. NGINX Documentation.
2. Machine Learning Algorithms - Javatpoint. www.javatpoint.com.
3. Documentation | Terraform | HashiCorp Developer. Documentation | Terraform | HashiCorp Developer.
4. pandas documentation – pandas 2.1.3 documentation. pandas - Python Data Analysis Library.
5. Crontab(5) - Linux manual page. Michael Kerrisk - man7.org.
2. Machine Learning Algorithms - Javatpoint. www.javatpoint.com.
3. Documentation | Terraform | HashiCorp Developer. Documentation | Terraform | HashiCorp Developer.
4. pandas documentation – pandas 2.1.3 documentation. pandas - Python Data Analysis Library.
5. Crontab(5) - Linux manual page. Michael Kerrisk - man7.org.
Опубліковано
2023-12-16
Як цитувати
Багнюк, Н., Лінчук, О., & Шипулін, О. (2023). Аналіз логів трафіку NGINX за допомогою Machine Learning. КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, (53), 86-91. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2023-53-13
Розділ
Інформатика та обчислювальна техніка
