Yapay arı koloni algoritması ile bir saldırı tespit sistemi
An intrusion detection system with artificial bee colony algorithm
- Tez No: 406136
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. RİFAT KURBAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 44
Özet
Ağ bağlantısı günümüz bilişim sistemlerin vazgeçilmez bir öğesi haline gelmiştir. Bilgi sistemlerine ait uygulama servislerinde haberleşme amacıyla kullanılan ağ bağlantılarını güvenli bir şekilde kullanabilmek önemlidir. Araştırmacılar bilgisayar ağlarının güvenliğini sağlamak amacıyla birçok farklı metot kullanarak anormallik tabanlı saldırı tespit sistemi modelleri geliştirmişlerdir. Anormallik tabanlı saldırı tespit modellerinde ağ saldırılarının tespiti için veri sınıflandırma işlemi bu modellerin başlıca problemlerinden bir tanesidir. Yapay Arı Koloni algoritması tabiattaki arıların yiyecek kaynağı bulma çalışmalarını modelleyen başarılı optimizasyon algoritmalarından biridir. Bu tez çalışmasında, saldırı tespit sistemi için veri sınıflandırma işleminde kullanılabilecek yarı-öğrenimli bir saldırı tespit algoritması test edilmiştir. Yapay Arı Koloni algoritması veri kümelemede küme merkezlerini optimize etmek ve en iyi kümeleme çözümlerini tespit etmek için kullanılmıştır. Deneylerde literatürdeki KDD Cup 99 veritabanına ait alt veri setleri hazırlanmış ve bu veri setleri ile algoritmanın başarımı test edilmiştir. Sonuçlar, test edilen algoritmanın anormallik tabanlı saldırı tespit sistemi için bir model olarak kullanılabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Network connection is an essential in today's information systems. Network connections used for communication, applications in the services of information systems are important to be able to use it safely. Researchers used a variety of methods to ensure the security of computer networks with anomaly-based intrusion detection systems. Data classification process for anomaly-based detection is one of the main problem of these models. Artificial bee colony algorithm is one of the successful optimization algorithms that models the work of bees to finding food sources in nature. In this thesis, a semisupervised intrusion detection algorithm was proposed and tested. Artificial bee colony algorithm is used to optimize cluster centers and select best candidate clustering solutions. In experiments sub-sets of KDD Cup 99 database prepared and tested performance of the algorithm with this sub-sets. Results shows the tested algorithm can be used as a model for anomaly based intrusion detection system.
Benzer Tezler
- Integrated binary artificial bee colony algorithm with NAÏVE bayesian classifier for network intrusion detection system
Ağ saldırı tesbit sistemi için NAÏVE bayes sınıflandırıcı ile yapay arı koloni algoritmasının birlikte kullanımı
ZAID OSAMAH ALZORQI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA
- Özdeş olmayan paralel makine çizelgeleme problemleri için yapay arı koloni algoritması ile bir uygulama
An implementation of artificial bee colony algorithm for non-identical parallel machine scheduling
BETÜL BENLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERDAL CANIYILMAZ
- Doğrusal olmayan parçacık filtresinin esnek hesaplama yöntemleri ile optimizasyonu
Optimization of the nonlinear particle filter with flexible calculation methods
FATMA SELCEN BOZKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN ZORLU
- Yapay arı koloni algoritması ile kural tabanlı sınıflandırma yöntemlerinin geliştirilmesi
Developing rule based classification approaches using artificial bee colony algorithm
FEHİM KÖYLÜ
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA
- Doğal uçlaşma belirtilerinin yapay arı koloni algoritması ile ters çözümü
Inversion of self-potential anomalies using artificial bee colony algorithm
MERVE ERAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Jeofizik MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiJeofizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇAĞLAYAN BALKAYA