Geri Dön

Ağ saldırı tespitinde sınıflandırma algoritmalarının karşılaştırılması

Comparision of classification algorithms for network intrusion detection

  1. Tez No: 495422
  2. Yazar: MUHAMMET NURULLAH ÇETER
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEVCAN YILMAZ GÜNDÜZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Siber saldırıların tespitinde yapay zekâ tabanlı algoritma tasarımı

    Ai-based algorithm design in detection of cyber attacks

    AHMET NUSRET ÖZALP

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER ALBAYRAK

  2. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL ERDAL

  3. 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

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT İSKEFİYELİ

  4. 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

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET BABALIK

  5. 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

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN TOKLU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NESİBE YALÇIN