Copula fonksiyonlarını kullanarak bilgisayar ağlarında saldırı tespiti
Intrusion detection using copula functions in computer networks
- Tez No: 638322
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSA ÇIBUK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bitlis Eren Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 135
Özet
Günümüzde hızla gelişen teknolojiyle beraber, dünya üzerinde teknolojiye olan ilgi her geçen gün artmaktadır. Teknolojideki bu hızlı gelişmeler, siber saldırı, izinsiz erişim ve dijital korsanlık gibi istenmeyen birçok saldırıyı da beraberinde getirmektedir. Bu tür saldırıları engellemek için sıklıkla saldırı tespit sistemlerinden faydalanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, günümüzde en çok kullanılan makine öğrenme sınıflandırıcıları ile copula tabanlı sınıflandırıcılar kullanılarak saldırı tespiti gerçekleştirilmiştir. Makine öğrenme sınıflandırıcıları olarak; Karar Ağaçları, Topluluk Öğrenme ve Destek Vektör Makineleri sınıflandırıcıları tercih edilmiştir. Bu üç sınıflandırma tekniği kullanılarak KDD'99 veri seti üzerinde sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Copula tabanlı olarak da; gumbel, independent, clayton, gaussian, student's-t ve frank sınıflandırıcıları tercih edilmiştir. Bu sınıflandırıcılar kullanılarak KDD'99 veri seti üzerinde sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma aşamasında 10-kat çapraz doğrulama tekniği kullanılmış olup, KDD'99 veri seti üzerinde en iyi başarım oranı %99.41 ile gaussian copula tabanlı sınıflandırıcı elde etmiştir. Sonuç olarak, copula tabanlı sınıflandırıcıları saldırı tespitinde etkili bir başarıma ulaştığı gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Today, with the rapidly developing technology, the interest in technology in the world is increasing day by day. These rapid developments in technology has brought many undesired attacks such as cyber attack, unauthorized access and digital piracy. Intrusion detection systems have been often used to prevent such attacks. In this study, attack detection has been carried out using the most used machine learning classifiers and copula-based classifiers. As machine learning classifiers; Decision Trees, Ensemble Learning and Support Vector Machines classifiers have been preferred. Classification has been performed on the KDD'99 data set using these three classification techniques. As Copula-based; gumbel, independent, clayton, gaussian, student's-t and frank classifiers have been preferred. Using these classifiers, the classification process has been carried out on the KDD'99 data set. In the classification stage, 10-fold cross-validation technique has been used, and the best performance rate has obtained gaussian copula based classifier with 99.41% on the KDD'99 data set. As a result, it has been observed that copula based classifiers have achieved an effective success in intrusion detection.
Benzer Tezler
- İki yönlü yansıma dağılım fonksiyonlarına ilişkin verilerin archımedean copula dağılımlarıyla modellenmesi
Modelling of data related to bidirectional reflectance distribution functions with archimedean copula distributions
ESRA ERSAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN ÖZTÜRK
- Copula tabanlı yeni bir yansıma modeli
A Copula-based BRDF model
AHMET BİLGİLİ
Doktora
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN ÖZTÜRK
- Copula tahmin yöntemleri
Copula estimation methods
MİNE DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İstatistikBitlis Eren Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYŞE METİN KARAKAŞ
- Asi Havzası hidrolojik kuraklığının çok değişkenli kopula teorisi ile değerlendirilmesi
Evaluation of the hydrological drought in the Orantes Basin using multivariate copula theory
AHMET BAŞAK
Doktora
Türkçe
2024
İnşaat MühendisliğiHarran Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL GÜMÜŞ
- Yatırım fonu stratejileri arasındaki bağımlılığın Copula ile modellenmesi ve bir uygulama
Dependency modeling of mutual fund strategies with Copula and an application
ÖZNUR AVUTMAN