Geri Dön

Ağ tabanlı bilgisayar sistemlerine yönelik tehditlerin/ saldırıların denetimli yapay öğrenme ile sınıflandırılması

Classification of threats/ attacks against network based computer systems with supervised artificial learning

PDF İndir

  1. Tez No: 725019
  2. Yazar: ERCAN KURU
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSA MİLLİ, DR. TOLGA ÖNEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Milli Savunma Üniversitesi
  10. Enstitü: Barbaros Deniz Bilimleri ve Mühendisliği Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Deniz Bilgi Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Siber Güvenlik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 85

Özet

Günümüzde gelişen teknoloji ile birlikte bilgisayar kullanımı artmaktadır. Bilgisayar kullanımındaki bu artış, bilgisayar sistemlerine yönelik saldırı sayısının artmasına ve saldırıların çeşitlenmesine sebep olmaktadır. Bu durum bilgisayarda işlenen verilerin korunmasının ve bilgi güvenliği kavramının önemini gözler önüne sermektedir. Bilgisayar sistemlerinin korunmasında önemli yer tutan saldırı tespit sistemlerinin çalışma prensibi sayesinde, bilgisayarlara ve bilgisayar ağlarına yönelik saldırılar henüz sistemlere erişmeden tespit edilebilmektedir. Artan saldırı çeşitliliği de göz önüne alındığında, saldırı tespit sistemlerinin yapay öğrenme ile geliştirilmesi son dönemde birçok araştırmaya konu olmaktadır. Denetimli ve denetimsiz yapay öğrenme, ayrı ayrı özelliklere sahip olmakla beraber, kullanıldıkları alanlara farklı katkılar sağlamaktadırlar. Bu tez kapsamında, ağ trafiğini simüle etmek maksadıyla daha önce yapılan çalışmalarda en sık kullanılan veri setlerinden birisi olan NSL KDD veri seti, WEKA uygulamasında yer alan bir takım denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmalarına uygulanmıştır. Çıkan sonuçlar belirli kriterler altında değerlendirildiğinde, saldırı tespitinde denetimli yapay öğrenme algoritmalarının daha doğru, denetimsiz öğrenme algoritmalarının ise daha hızlı sonuç verdiği tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

With the developing technology, number of people who use computers are increasing nowadays. This increase in computer use causes an increase in the variety of attacks and the number of attacks against computer systems. This situation reveals the importance of the protection of data processed on the computers and the concept of information security. Thanks to the working principle of intrusion detection systems, which have an important place in the protection of computer systems, attacks against computers and computer networks can be detected before they effect systems. Considering the increasing variety of attacks, the development of attack detection systems with machine learning has been the subject of many studies recently. Although supervised and unsupervised machine learning have separate features, they make different contributions to the areas in which they are used. Within the scope of this study, NSL KDD data set, one of the most frequently used data sets in previous studies to simulate network traffic, was applied to a number of supervised and unsupervised learning algorithms in the WEKA application. When the results are evaluated under certain criterias, it has been determined that supervised learning algorithms give more accurate results, where unsupervised learning algorithms give faster results in the detection of attacks.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    449431

    Web tabanlı saldırı önleme amaçlı yeni bir gerçek zamanlı web uygulaması güvenlik duvarı algoritmasının gerçekleştirilmesi

    Implemantation of a real time web-based intrusion prevention aimed web application firewall algoritm

    ADEM TEKEREK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER FARUK BAY

  2. Tez No

    898649

    Iot ve IIot teknolojileri için uzman sisteme dayalı analiz yöntemi

    Expert system based analysis method for Iot and IIot technologies

    GÖKÇE KARACAYILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Adli Bilimler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HARUN ARTUNER

  3. Tez No

    541326

    Ağ davranış modeli ile kurum içi saldırıların belirlenmesi

    Detection of insider attacks using network behavour model

    AYŞE GÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERTUĞRUL KARAÇUHA

    PROF. DR. EŞREF ADALI

  4. Tez No

    798246

    Siber saldırıların tespitinde yapay zekâ tabanlı algoritma tasarımı

    Ai-based algorithm design in detection of cyber attacks

    AHMET NUSRET ÖZALP

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER ALBAYRAK

  5. Tez No

    849520

    Analysis of network security using machine learning methods

    Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak ağ güvenirliği analizi

    MARYAM SALATI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İMAN ASKERBEYLİ

Geri Dön