A new computer network system for intrusion detection system (ids) detection in ad hoc network based on optimized data mining techniques
Makine öğrenme ve derin öğrenme teknikleri kullanan bilgisayar ağının güvenlik analizi
- Tez No: 672530
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Bu çalışmada Bayos Optimizasyon Algoritmasına Dayalı Optimize Edilmiş Veri Madenciliği Tekniklerine Dayalı Geçici Ağdaki İzinsiz Giriş Tespit Sistemi (IDS) Tespit Sistemi. SVM verileri, çeşitli alanlarda kullanılan güç veri madenciliği sınıflandırıcısıdır. Bayes Optimizasyon Algoritması, SVM parametrelerini yüksek doğrulukta optimize etmek için uygulandı. Yöntem sonuçlarımızı kanıtlamak için kullanılan çeşitli değerlendirme teknikleri. Elde edilen sonuçlar, İzinsiz Giriş Tespit Sistemi (IDS) Tespiti alanında sunulan iyi bilinen araştırmalarla karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, Intrusion Detection System (IDS) Detection System in Ad Hoc Network based on Optimized Data Mining Techniques Based on Bayesian Optimization Algorithm. The data SVM is power data mining classifier used in various fields. The Bayesian Optimization Algorithm applied to optimize the parameters of SVM to presented high accuracy. Several evaluation techniques used to prove our method results. The obtained results compared with well-known researches presented in Intrusion Detection System (IDS) Detection field.
Benzer Tezler
- A QOS-aware self-updating intrusion detection system using reinforcement learning
Başlık çevirisi yok
ATHEEL SABIH SHAKER ALAWSI
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- FPGA based packet header classification for network intrusion detection system using snort rules
Snort kuralları kullanılarak ağ giriş tespit sistemi için FPGA tabanlı paket başlığı sınıflandırması
YOUSIF HOSAIN DAKHIL AL BEHADILI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET EFE ÖZBEK
- Distributed anomaly-based intrusion detection system for IoT environment using Blockchain technology
Dağıtılmış anomali tabanlı saldırı tespit sistemi Blockchain teknolojisi kullanılan IoT ortamı için
NOUHA HEJAZI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgi ve Belge Yönetimiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR
- Kritik altyapılara yönelik derin öğrenme tabanlı saldırı tespit sistemi tasarımı
Deep learning based-intrusion detection system design for critical infrastructure
HAKAN CAN ALTUNAY
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZAFER ALBAYRAK
- Machine learning based DDOS attack detection for software-defined networks
Yazılım tanımlı ağlar için makine öğrenme esaslı DDOS attack algılama
DOUGLAS OMURO MAKORI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. SEÇKİN ARI