Sınıflandırma ve regresyon ağaçları ile rastgele orman algoritması kullanarak botnet tespiti: van yüzüncü yıl üniversitesi örneği
Botnet detection by using classification and regression trees with random forest algorithms: example of van yuzuncu yil university
- Tez No: 504024
- Danışmanlar: PROF. DR. HALİT ERAY ÇELİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Bir botnet, kötü amaçlı yazılım (bot) kodunun bulaşmış olduğu, bir veya daha fazla makineden oluşan bir ağdır. Botnet, Botmaster denilen kişiler tarafından yönetilir ve DDos, Spam, Kimlik Hırsızlığı gibi faaliyetler için kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, bir Network üzerinde Botnet bulaşmış Network cihazı olup olmadığını, Makine Öğrenmesi Algoritmalarından, Sınıflandırma Ağaçları ve Regresyon Ağacı (CART) ile Rastgele Orman teknikleriyle tespit etmek ve sınıflandırmaktır. Modellerin sınıflandırma performansları bazı performans ölçütleri bakımından ölçülmüş ve kıyaslanmıştır. Ele alınan değişkenler, ekleyip çıkarılarak doğruluk ve bazı performans ölçütleri üzerindeki değişimler Sınıflandırma Ağaçları Yöntemi ve Rastgele Orman Algoritması Yöntemi ile incelenmiştir ve bir ağda Botnet tespiti yapmak için önemli olan değişkenler önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
A botnet is a network of malware code infected by one or more machines. Botnet is managed by Botmaster and is used for activities such as Ddos, Spam, and Identity Theft. The purpose of this study is to identify and classify whether or not there is a network device infected by a botnet on a network using Classifification and Regression Trees and Random Forest techniques from Machine Learning Algorithms. Classification Performance of Models are measured and compared in terms of some performance measures. Variations on accuracy and some performance measures were examined on Classification and Regression Trees and Random Forest techniques, by adding and subtracting variables and this study suggests variables that are important for Botnet Detection in a Network.
Benzer Tezler
- High-resolution soil salinity mapping using machine learning based regression and classification methods
Makine öğrenimi tabanlı regresyon ve sınıflandırma yöntemlerini kullanarak yüksek çözünürlüklü toprak tuzluluğu haritalaması
AYLİN YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Modeling educational data with machine learning methods
Eğitim verilerinin makine oğrenmesi algoritmaları kullanılarak modellenmesi
AYŞE İLKNUR DİLEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür ÜniversitesiMatematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH UÇAR
- Land cover classification using cloud-based machine learning techniques: A case study from Istanbul Metropolitan City
Bulut tabanlı makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak arazi örtüsü sınıflandırması: İstanbul Metropol örneği
ŞEVVAL DURMAZBİLEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak karaciğer sirozu hastalığını etkileyen faktörlerin sınıflandırılması
Classification of factors affecting liver cirrhosis disease by using machine learning methods
OĞUZHAN MEHMET GÜNEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PELİN KASAP