An information gain based feature selection method and a network-based intrusion detection system framework utilizing anomaly detection using self organizing maps
Bilgi kazanç tabanlı özellik seçme metodu ve kendi kendini eğiten haritalar kullanılarak olağandışılık tespiti yapan ağ tabanlı girişim tespit sistemi
- Tez No: 232466
- Danışmanlar: PROF. EMİN ANARIM, YRD. DOÇ. KEREM HARMANCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Electrical and Electronics Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada bilgi kazanç tabanlı özellik seçme metodu ile SOM (kendi kendini eğiten harita) kullanılarak olağan dışılık tespiti yapan bir network tabanlı girişim tespit sistemi düşünülmüştür. Özellik seçme ve olağandışılık tabanlı sistemin performansını ölçmek için KDD 99 (Uluslararası bilgi keşif ve veri madenciliği araç yarışması 1999) kullanılmıştır. Özellik seçme metodu, n özelliğin her bir kombinasyonunu tek bir özellikmiş gibi kabul etmekte ve bu yeni özelliklerin entropilerini hesaplayarak olağandışılık tespiti için uygun olup olmadıklarına karar vermektedir. Grup içerisindeki özelliklerin sayısı, yani n sayısı, arttıkça hem kombinasyonların sayısı hem de her bir yeni özelliğin entropisini hesaplamak için gerekli zaman artmakta ve bu durum verimsiz bir hale dönüşmektedir. Bu problemi halletmek için yine bilgi kazanç tabanlı bir nicemleme metodu düşünülmüştür. Temel özelliklerin nicemlenmesi, n sayısı arttığında kombinasyonlarla elde edilen yeni özelliklerin bilgi kazançlarının hesaplanmasını mümkün hale getirmektedir. Çalışmanın olağandışılık tespit kısmında her biri ayrı bir saldırı grubu için özelleşmiş çok sayıda SOM tasarlanmıştır. Her SOM için faydalı özellikler, özellik seçme metodu ile bulunmuş ve SOM'ların performansı ölçülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this work, an information gain based feature selection method and a network-based intrusion detection system utilizing anomaly detection using Self Organizing Maps (SOM) are proposed. KDD 99 (The International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition 1999) is used for the feature selection and performance evaluation of the anomaly system. Feature selection method considers every combination of n feature groups as a unique feature and determines whether it is useful for the anomaly detection by calculating entropy of the each new feature. As the number of features in a group, namely n, goes up, both the number of the combinations and the time needed for calculating every new feature?s information gain increases, and it becomes computationally infeasible. To overcome this problem, a quantization method, which is also information gain based, is proposed. The quantization of the basic features makes possible of the calculations of the information gains of the new combinational features as the n increases. In the anomaly detection part of the work, multi number of SOMs, every one is specialized to detect an attack group, is proposed. The useful features for each SOM is determined according to proposed feature selection process, and the performance of the SOMs are calculated.
Benzer Tezler
- Sorgulama optimizasyonunda SQL kullanımı ve bir uygulama
Using SQL in qvery optimization and an example
SEMRA ÇATALBAŞ
- Finansal ürünlerin vergilendirme ve yasal düzenlemeler açısından değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
ATİLLA UYANIK
- Üretim kaynakları planlaması
Başlık çevirisi yok
TOLGA EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET TANYAŞ
- Malzeme ihtiyaç planlama sistemi ve bir imalat işletmesinde uygulanması
Başlık çevirisi yok
TALAT CERAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Mühendislik BilimleriGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsüİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OYA ERDİL
- Do-ota elemanı ile aktif devre sentezi
Active circuit synthesis by using do-ota
DENİZ CANDAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVDET ACAR
- Enflasyonist ortamda hayat sigorta işletmelerinde yatırımlar ve kar payı hesaplanması
Başlık çevirisi yok
B. MÜGE BERKOL
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
SigortacılıkMarmara ÜniversitesiSigortacılık Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SAADET TANTAN