Apache spark ve makine öğrenmesi algoritmaları ile ağ saldırısı tespiti
Network intrusion detection on apache spark with machine learning algorithms
- Tez No: 546470
- Danışmanlar: PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
İnternet tabanlı hizmetlerin sürekli olarak artış göstermesi, ağ trafik verilerini günden güne daha büyük ve karmaşık hale getirmektedir. Bu durum, ağ saldırılarının tespitini giderek zorlaştırmakta dolayısıyla ağ güvenliğinin sağlanması için daha etkili ve hızlı veri işleme yöntemlerini gerekli kılmaktadır. Bu amaçla pek çok saldırı tespit sistemi geliştirilmiştir ve geliştirme çalışmaları devam etmektedir. Bu çalışmada amaçlanan, makine öğrenmesi algoritmalarının aynı ağ verileri üzerindeki performanslarını karşılaştırarak geliştirilmekte olan saldırı tespit sistemlerine referans kaynak oluşturmaktır. Çalışmada; büyük veri teknolojisi Apache Spark kullanılarak KDD Cup'99 verilerinin tamamı makine öğrenmesi algoritmalarından Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes ve Rastgele Orman üzerinde koşturulmuş; sonuçlar karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, Apache Spark teknolojisinin büyük ağ verileri üzerindeki saldırıları tespit etmede giderek daha etkili olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The continuous increase in internet-based services makes network traffic data larger and more complex day by day. This makes it increasingly difficult to detect network attacks, and therefore requires more efficient and faster data processing methods to ensure network security. For this purpose, many intrusion detection systems have been developed and development works are continuing. This study; by comparing the performance of machine learning algorithms on the same network data, aims to establish a reference source for the developed intrusion detection systems. In this study; all data of KDD Cup'99 were run on Logistic Regression, Support Vector Machine, Naive Bayes and Random Forest from machine learning algorithms using Apache Spark a big data technology; and the results were analyzed comparatively. The obtained results show that the Apache Spark technology has become increasingly effective in detecting attacks on big network data.
Benzer Tezler
- Şifreli ağ trafiğinin içerik açısından sınıflandırılması
Classification of encrypted networks in terms of content
RAMAZAN BOZKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Uludağ ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURTAZA CİCİOĞLU
- Makine öğrenmesi tabanlı gerçek zamanlı medikal nesnelerin interneti çerçevesinin geliştirilmesi
Development of machine learning-based real-time medical internet of things framework
EMRE YILDIRIM
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ ÇALHAN
- Bulut üzerinde dağıtık doküman sınıflandırma ve kümeleme
Distributed document classification and clustering on cloud
SELEN GÜRBÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GALİP AYDIN
- Telekomünikasyon sektöründen sınıflandırma algoritmaları ile müşteri kayıp analizi
Customer churn analysis with classification algorithms in telecommunication sector
EZGİ USTA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROL
- Bir abonenin elektrik tüketim verilerinin veri madenciliği yöntemleri ile analiz edilmesi ve doğru tarifenin belirlenmesi
Analysis of electric consumption data by data mining methods and determining the right tariff
SEDA BALTA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CÜNEYT BAYILMIŞ