Olay verisinde zaman serisi analizi
Olay sayılarını zaman serisine çevirir; mevsimsellik, eğilim, sıçrama ve düzenli aralıklı iletişimi (beaconing) bulur, basit tahminlerle beklenen düzeyi belirlersin.
Seviye 301 · 16 ders · 12 pratik lab
Dersler
Temeller
- Zaman serisi nedir: düzenli aralık, sıklık
- Yeniden örnekleme ve boşluklar
- Saat dilimi ve yaz saati tuzakları
- Kısa görev: ham olaylardan saatlik seri
Bileşenler
- Eğilim ve mevsimsellik
- Seriyi bileşenlerine ayırmak
- Otokorelasyon: kendini tekrar eden desen
- Kısa görev: haftalık iş deseni
Sıradışını bulmak
- Taban çizgisi: normal ne kadar
- Sıçrama tespiti: kayan z-skoru ve MAD
- Değişim noktaları
- Düzenli aralıklı bağlantılar (beaconing)
- Kısa görev: komuta sunucusuna giden düzenli trafiği bul
Tahmin
- Basit tahmin: hareketli ortalama ve üstel düzeltme
- Tahmin aralığından alarm eşiği
- Bitirme görevi: DNS sorgu hacminde sıradışılık ve beaconing raporu
Pratik lablar
- Ham olaylardan dakikalık seri: Dağınık zaman damgalı ödeme olaylarını dakikalık seriye çevirip olay olmayan dakikaları sıfırla doldur.
- Boşluk mu, sessizlik mi: Bir sensör serisindeki kesintilerin veri kaybı mı gerçek sessizlik mi olduğunu ikinci bir kaynakla karşılaştırarak ayır.
- Yaz saati geçişinde çift sayılan saat: Yerel saatle tutulan bir seride yaz saati geçişinin yarattığı sahte tepe ve çukuru bulup UTC'ye çevirerek düzelt.
- Haftalık deseni çıkar: Üç aylık bilet açılış sayılarından haftanın günü başına ortalamayı çıkarıp en sakin ve en yoğun günü yaz.
- Seriyi bileşenlerine ayır: Saatlik web trafiğini trend, mevsimsellik ve artığa ayırıp artıkta kalan en büyük üç sapmayı listele.
- Otokorelasyonla gizli dönem: Bir ana makinenin giden bağlantı serisinde otokorelasyonla tekrar eden dönemi bulup iş saatleriyle açıklanıp açıklanamayacağını değerlendir.
- Taban çizgisinden sapma: Dört haftalık aynı saat ortalamasını taban alıp bugünkü giriş sayısının hangi saatlerde normalin dışına çıktığını bul.
- Kayan MAD ile sıçrama tespiti: Kayan z-puanı ve kayan MAD yöntemlerini e-posta gönderim serisinde uygulayıp hangi sıçramaları yakaladıklarını karşılaştır.
- Düzenli aralıklı bağlantıyı bul: Bağlantı aralıklarının değişkenliğini ölçerek titreme eklenmiş düzenli işaret trafiğini binlerce normal bağlantı arasından ayır.
- Hareketli ortalamayla tahmin: Günlük VPN oturum sayısı için yedi günlük hareketli ortalamayla yarının tahminini ve geçmiş hatayı hesapla.
- Değişim noktasını bul: Bir yapılandırma değişikliğinden sonra kalıcı olarak yükselen hata oranında değişim anını bulup öncesi ve sonrası ortalamayı yaz.
- Tahmin aralığından uyarı eşiği: Üstel düzeltme ile saatlik tahmin ve aralık üretip aralık dışına çıkan saatleri uyarı olarak işaretle ve yanlış alarm sayısını raporla.
Kurs hakkında
Olay sayılarını zaman serisine çevirir; mevsimsellik, eğilim, sıçrama ve düzenli aralıklı iletişimi (beaconing) bulur, basit tahminlerle beklenen düzeyi belirlersin.
Ne öğreneceksin
- Temeller
- Bileşenler
- Sıradışını bulmak
- Tahmin
Ön koşullar
Aynı yolun 101 ve 201 düzeyindeki konularına hâkim olmalısın.
Lab ortamı
Dersler, tarayıcında açılan sana özel bir Kali Linux terminalinde geçer. Kurulum gerekmez; lab her derste temiz başlar.
Sık sorulan sorular
- Bu kurs benim düzeyime uygun mu?
- Kurs 301 düzeyindedir; daha düşük düzeydeki kursların konularını bildiğin varsayılır.
- Kurulum gerekir mi?
- Hayır. Her ders tarayıcında açılan sana özel bir lab ortamında geçer.
- Dersler nasıl işleniyor?
- Her ders 8 ile 10 adımdan ve bir kısa sınavdan oluşur. İlk adımlarda yazman gereken komut gösterilir, sonraki adımlarda yardım azalır; iki denemede takılırsan çözüm açılır.
- Ücretsiz deneyebilir miyim?
- Evet. Her kursun ilk üç dersi ücretsizdir.