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: Saldırı tespit sistemi (IDS), Siber saldırı, Veri setleri, Intrusion detection system (IDS), Cyber attack, Data sets
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Nöromorfik hesaplama ve memristor tabanlı ağ saldırı tespit sistemleri: Siber güvenlikte yeni yaklaşımlar
Neuromorphic computing and memristor-based network attack detection systems: New approaches in cyber security
YUSUF ETKA KÖYLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN KOCAARSLAN
- RSA algoritmasını kullanan şifreleme/deşifreleme yazılımının tasarımı
Data encyption/decryption methods and software design of RSA algorithm
METİN ERHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. BÜLENT ÖRENCİK
- How cryptographic implementations affect mobile agent systems
Şifreleme gerçekleştirmelerinin gezgin aracı internet sistemlerini nasıl etkilediği
İSMAİL ULUKUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM