Geri Dön

Data mining and machine learning for cyber security intrusion detection

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 728689
  2. Yazar: ALI MOHAMMED HASAN AL-AMEEN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Bilgi teknolojisindeki hızlı gelişmeye rağmen, bilgisayar ve ağ kaynaklarının güvenliğinin sağlanması, özellikle ağların büyümesi ve teknolojinin ilerlemesinden sonra, çeşitli kuruluşlar ve araştırmacılar için hala büyük bir zorluk ve endişe olmaya devam etmektedir. Ağ güvenliğinde saldırı tespit sistemlerinin uygulanması ve tasarlanması çok önemli hale gelmiştir. Saldırı tespiti, kötü niyetli siber saldırılara ve yasa dışı ağ erişimine karşı mücadelede ağ güvenliğinin temel aracıdır. Saldırıların sürekli artmasından bu yana, izinsiz giriş tespit sisteminin (IDS) bilinen saldırıları ve bilinmeyen saldırıları yetersiz eğitim verileriyle başarıyla tanıması teknolojik bir zorluk olmuştur. Bu nedenle bu çalışmada, hatalı veya yetersiz eğitim bilgisi ile hem bilinen saldırıların hem de bilinmeyen saldırıların doğru ve profesyonel bir şekilde tespit edilmesi için veri madenciliği ve makine öğrenmesi tekniklerine dayalı yenilikçi bir katkı uygulanmaktadır. Bilgi sistemlerini hedef alan daha gelişmiş saldırıların artmasıyla karşı karşıya kalındığında, bir savunma sistemi hayati hale gelmiştir. Saldırı tespit sistemi, ilk savunma hattını sağlar. Bir saldırı tespit sistemi, bir bilgi sistemi içindeki veya bilgi sisteminin organlarından birindeki olayları izler Bu araştırma projesinin amacı, yapay zeka teknikleri, özellikle derin öğrenme teknikleri kullanılarak hafif bir saldırı tespit sistemi tasarlamaktır. Sinir ağı, NSL KDD veri seti ile eğitilecek ve test edilecektir.

Özet (Çeviri)

In spite of the quick development in information technology, securing computer and network resources still remains as a major challenge and concern for various organizations and researchers, particularly after the growth of networks and progress of technology. Implementation and designing intrusion detection systems are become very significant in network security. Intrusion detection is the fundamental tool of network security in struggling against malicious cyber attacks and unlawful network access. Since the continuously growing of attacks, it has been a technological challenge for an intrusion detection system (IDS) to successfully recognize known attacks and unknown attacks with insufficient training data. For that reason in the present study, an innovative contributions are implemented based on data mining and machine learning techniques for accurately and professionally detecting both known attacks and unknown attacks with inaccurate or insufficient training information. Faced with the increase of more advanced attacks targeting information systems, a defense system has become vital. An intrusion detection system provides a first line of defense. A intrusion detection system monitor events within an information system or in one of the organs of the information system The objective of this research project is to design a lightweight intrusion detection system using artificial intelligence techniques, in particular deep learning techniques. The neural network will be trained and tested with the NSL KDD dataset.

Benzer Tezler

  1. Data mining and machine leaning methods for cyber security

    Başlık çevirisi yok

    MOHAMMAD SAEED YASEIN BAKAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ

  2. Bilgisayar ağlarında anormal veri trafiği tespiti için parametre optimizasyonu

    Parameter optimization for detecting abnormal data traffic in computer networks

    BİRNUR UZUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilim ve TeknolojiMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERKAN BALLI

  3. Makine öğrenmesi algoritmalarının hibrit yaklaşımı ile ağ anomalisi tespiti

    Network anomaly detection with a hybrid approach of machine learning algorthms

    FEYZA ÖZGER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİT ÖZTEKİN

  4. İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti

    Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems

    REFİK KİBAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR

  5. Büyük veri analizi yöntemleri ve yazılım teknolojileriyle metin madenciliği

    Text mining using big data analysis methods and tools

    EVREN PALA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu Komutanlığı

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRAY YILMAZ