Botnet detection in e-government network using machine learning
Makine öğrenimiyle e-devlet ağında botnet tespiti
- Tez No: 677207
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: KNN, Botnet, Machine Learning, Support Vector Machine, KNN, Botnet, Makine Öğrenimi, Destek Vektör Makinesi
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
In this work we use a reliable database, properly classified and in enough classes to obtain a classification model based on machine learning., there is a public database generated by network traffic flows from different devices simulated in a controlled environment with the presence of different known types of botnets. Thus, we can implement a system of botnet detection using the Support Vector Machine (SVM) and K-nearest neighbor KNN algorithm, which is currently one of the most used methods in the context of machine learning. SVM and KNN are a relatively easy to use algorithms, has a robust performance in pattern recognition, being considered the state of the art in pattern recognition.
Özet (Çeviri)
Bu tezde, makine öğrenmesine dayalı bir sınıflandırma modeli elde etmek için uygun şekilde sınıflandırılmış ve yeterli sınıflarda güvenilir bir veri tabanı kullanıyoruz. botnet türleri. Böylece, şu anda makine öğrenmesi bağlamında en çok kullanılan yöntemlerden biri olan Destek Vektör Makinesi (SVM) ve K-en yakın komşu KNN algoritmasını kullanarak bir botnet algılama sistemi uygulayabiliriz. SVM ve KNN, nispeten kullanımı kolay algoritmalardır, örüntü tanımada son teknoloji olarak kabul edildiğinden örüntü tanımada güçlü bir performansa sahiptir.
Benzer Tezler
- Generating content-based signatures for detecting bot-infected machines
Botlar tarafından ele geçirilmiş bilgisayarların tespit edilmesi için içerik tabanlı imzaların üretilmesi
LEYLA BİLGE
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. ALİ AYDIN SELÇUK
- Detection of common IoT authentication attacks and design of a lightweight authentication and key management protocol
Nesnelerin internetinde yaygın asıllama saldırılarının belirlenmesi ve hafifsıklet asıllama ve anahtar yönetimi protokolünün tasarımı
IŞIL ÇETİNTAV
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TAHİR SANDIKKAYA
- security of vehicles platoon from inside and outside attacks
iç ve dış saldırılardan müfreze araç güvenliği
MUHAMMET AL SHEİKHLY
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. SEFER KURNAZ
- 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
DUYGU KORKMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT ERAY ÇELİK
- Recent techniques used to detect botnet activities within the network using netflow data and botnet detection in virtual environments
Tespit etmek için kullanılan son teknikler ağ içindeki botnet aktiviteleri netflow verilerinin ve botnetin kullanılmasısanal ortamlarda tespit
MOHAMMED HASSOONI JASIM AL-YASIRI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN