Uzun kısa süreli bellek (LSTM) kullanarak bulut ortamında anomali tespiti için yeni bir akıllı sistem
A new intelligent system for anomaly detection in cloud envirounmrnt using long short-term memory (LSTM)
- Tez No: 672441
- Danışmanlar: PROF. DR. SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, CNN, KNN, SVM, PSO, Deep learning, LSTM, PCA, PSO, Cloud computing
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Bu çalışmada, LSTM ve PSO ile birleştirilen PCA tabanlı bulut bilişimde Saldırı kötü amaçlı yazılım Tespit Sistemi. Veriler ilk olarak aktif özellikleri seçen ve orijinal kötü amaçlı yazılım verilerinin boyutunu küçülten PCA kullanılarak analiz edildi. Ayrıca, PCA'nın çıkışı LSTM'ye bağlanmıştır. LSTM, ses işleme, güvenlik ve görüntü tanıma gibi çeşitli alanlarda uygulanan etkili derin öğrenme tekniklerinden biridir. PSO, yüksek doğruluk sağlamak için LSTM'nin parametrelerini optimize etmek için uygulandı. Yöntem sonuçlarımızın kanıtlanması için kullanılan çeşitli değerlendirme teknikleri. Elde edilen sonuçlar, kötü amaçlı yazılım Tespit alanında sunulan tanınmış araştırmalarla karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, malware Detection System in cloud computing based on PCA which combined with LSTM and PSO. The data first analysed by using PCA which selected active features and reduce the size of the original malware data. Furthermore, the output of the PCA wired to the LSTM. The LSTM is one of the effective deep learning techniques applied in several fields such as audio processing, security, and image recognition. The PSO applied to optimize the parameters of LSTM to presented high accuracy. Several evaluation techniques used to prove our method results. The obtained results compared with well-known researches presented in malware detection field.
Benzer Tezler
- A new security system in android os combining power spectral density and waevelet transform based on KNN
Uzun kısa süreli bellek (LSTM) kullanarak bulut ortamında anomali tespiti için yeni bir akıllı sistem
HASAN LATEEF MUHİ ALFADHILI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Bulut ağ ortamında dağıtılmış hizmet reddi (DDoS) saldırılarını algılamak için derin öğrenme tabanlı bir sistem
Deep learning based system for detecting distributed dental of service (DDoS) attacks in the cloud network
EMİNE DENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SOYDAN SERTTAŞ
- Detecting android obfuscation methods with LSTM
LSTM ile androıd gizleme yöntemlerinin tespiti
BULUT ULUKAPİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSiber Güvenlik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CİHANGİR TEZCAN
DR. PINAR GÜRKAN BALIKÇIŎGLU
- Nesnelerin interneti ile yetiştiricilik tanklarının dijitalleştirilerek girdiler ve elde edilen veriler arasındaki ilişkilerin derin öğrenme yöntemleriyle araştırılması
Investigation of relationships between inputs and obtained data by using deep learning methods by digitizing aquaculture tanks with the internet of things
GAMZE ALBAYRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLAL USANMAZ
- Deep learning based sentiment analysis for cloud provider selection
Bulut sağlayıcı seçimi için derin öğrenmeye dayalı duyarlılık analizi
MUHAMMAD RAHEEL RAZA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN TANYILDIZI