Ağ saldırı tespitinde sınıflandırma algoritmalarının karşılaştırılması
Comparision of classification algorithms for network intrusion detection
- Tez No: 495422
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEVCAN YILMAZ GÜNDÜZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Günümüzde bilişim sistemlerinde ağ güvenliği çok önemli bir duruma gelmiştir. İnsanlar ve kurumlar aralarındaki iletişimin büyük bir kısmını bilgisayar ağları üzerinde gerçekleştirmektedir. Bu ağdaki iletişim esnasında gizli bilgilerimiz de bulunabilir. Gizlilik, bütünlük, erişilebilirlik bilgilerimiz için çok önemlidir. Kötü niyetli kişiler ağ üzerinde bulunan güvenlik açıklarından faydalanarak bilgilerimizi çalabilir ya da bilişim sistemlerimizi kullanamaz hala getirebilir. Bilişim sistemlerinde ağ üzerinde yapılan bu tür saldırılara karşı korunmak için günümüzde saldırı tespit sistemleri geliştirilmiştir. Bu noktada saldırı tespit sistemlerinde kullanılan algoritmalar büyük bir önem teşkil etmektedir. Çünkü bu algoritmalar performans açısından farklılıklar göstermektedir. Bu araştırmada 4 farklı makine öğrenme algoritması Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) ortamında kullanıldı. Bu öğrenme algoritmaları çok katmanlı sinir ağları(MLP), destek vektör makineleri(SVM), karar ağacı (J48), bulanık düzensiz kural indüksiyon(FURIA) algoritmalarıdır. Bu tezde saldırı tespit sisteminde verilen algoritmalar performans açısından karşılaştırıldı.
Özet (Çeviri)
Network security has become very important nowadays in information system. A large part of the communication between people and institutions is realized on computer networks.We may also have confidential information during this network communication. Confidentiality, integrity, availability is crucial to our knowledge. Malicious people can still our information or take advantage of our information systems by exploiting vulnerabilites on the network. Intrusion detection systems have been developed to protect against such attacks on networked systems today's. At this point algorithms used in intrusion detection systems are of great importance. Because these algorithms vary in terms of performance. In this research, 4 different machine learning algorithms were discovered in WEKA. These learning algorithms are multi layer perceptrons (MLP), support vector machines (SVM), decision tree algorithm (J48) and fuzzy unordered rule induction algorithm (FURIA). In this thesis, these algorithms were compared against each other in terms of performance in the intrusion detection system.
Benzer Tezler
- Siber saldırıların tespitinde yapay zekâ tabanlı algoritma tasarımı
Ai-based algorithm design in detection of cyber attacks
AHMET NUSRET ÖZALP
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER ALBAYRAK
- GWO ve MFO algoritmalarının hibritlenmesiyle sürü zekası tabanlı optimizasyon algoritması geliştirilmesi ve yapay sinir ağı yaklaşımıyla ağ saldırılarının tespitinde kullanılması
Development of a swarm intelligence-based optimization algorithm by hybriding GWO and MFO algorithms and using it in detection of network attacks with an atrificial neural network approach
HASAN DALMAZ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL ERDAL
- Ağ anomalisi tespitinde makine öğrenmesi algoritmalarının kullanımı ve karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of machine learning algorithms in network anomaly detection
MUJIBULLAH SHAMS
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT İSKEFİYELİ
- Dağıtık hizmet aksatma ((DDoS) saldırılarının yapay zeka yöntemleri kullanılarak tespiti
Detection of distributed denial of service ((DDoS) attacks using artificial intelligence methods
İLKNUR KAYACAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET BABALIK
- Nesnelerin internetinde ağ katmanında güvenli ve enerji verimli yeni bir yöntem tasarımı ve uygulaması
Design and application of a safe and energy efficient new method at the network layer in the internet of things
SEMİH ÇAKIR
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN TOKLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ NESİBE YALÇIN