Detection of web attacks via PART classifier
PART sınıflandırıcı ile web saldırılarının tespiti
- Tez No: 712193
- Danışmanlar: PROF. DR. CİHAN VAROL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 45
Özet
Hem bilgisayar hem de iletişim alanlarındaki muazzam ve sürekli büyüme, her düzeyde çalışmayı kolaylaştırmasına rağmen, toplumun karşı karşıya olduğu bir dizi yeni zorluk var. Bunlardan en önemlisi hassas verilerin güvenliğidir. Hassas bilgileri çalmak ve kendi etik olmayan amaçları için kullanmak isteyen bu kadar çok bilgisayar korsanından ötürü yeni koruma tekniklerinin bulunması gerekiyor. Son yıllarda, Saldırı Tespit Sistemi (IDS) teknolojisi, ağ içindeki bilgileri korumak için etkili bir seçenek olarak ortaya çıkmıştır. Bu teknoloji, normal trafik ile ağ içindeki izinsiz girişleri ayırt edebilir. Bu çalışmada, en güncel veri kümelerinden biri olan CICIDS2017'ye dayalı olarak web saldırı girişimlerini tespit etmek için PART-makine öğrenimi sınıflandırıcı algoritması kullanılmıştır. Sınıflandırıcı %99'dan fazla doğruluk başarısını sağlamıştır. RandomForest, NaiveBayes ve BayesNet algoritmaları da karşılaştırma amacıyla test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the vast and continuous growth in both computers and communications fields, despite its facilitation of work at all levels, there are a number of new challenges society is facing. The most important of which is the security of sensitive data. With so many hackers wanting to steal sensitive information and exploit it for their own unethical purposes, new protection techniques have to be found. In recent years, Intrusion Detection System (IDS) technology has emerged as an effective option for protecting information within the network. This technology can distinguish between normal traffic and intrusion within the network. In this study, the PART-machine learning classifier algorithm was used to detect web attack attempts based on one of the most recent datasets CICIDS2017. The classifier achieved more than 99% accuracy. RandomForest, NaiveBayes, and BayesNet algorithms are also tested for comparison purposes.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak web günlük kayıtlarından zararlı isteklerin tespiti ve bulut tabanlı bir sistem gerçeklenmesi
Detection of malicious requests from web log records using machine learning algorithms and implementation of a cloud-based system
SALİH ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ZEYNEP GÜRKAŞ AYDIN
- Süpereliptik eğriler ile çarpanlara ayırma yöntemi
Integer factorization method with superelliptic curves
KÜBRA NARİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR
- XSS saldırılarının tespiti için web uygulama güvenlik duvarı (WAF) ve makine öğrenme teknikleri kullanan hibrit bir yaklaşım
A hybrid approach using web application firewall (WAF) and machine learning techniques to detect XSS attacks
İDRİS OLCAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA NERGİS YOLAÇAN
- Güvenlik sistemleri iz bilgilerinin veri madenciliği kullanılarak etkin analizi
Effective analysis of security systems logs by using data mining methods
IŞIL ÇİNAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
- Phıshıng saldırısında kullanılan web sitelerinin makine öğrenmesi algoritmaları yardımıylatespiti ve uygulaması
Detection of phishing websites via machine learning algorithms and application
FIRAT KAPAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT ERAY ÇELİK