Computer denial of service attacks classification and prevention system optimization
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 746048
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- 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: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Veri gizliliğine ilişkin endişeler, özellikle mevcut iletişim devrimi ışığında güvenlik önlemlerinin uygulanmasına yol açmıştır. İnternetin gelişmesi ve mobil iletişimin genişlemesinin (kamu ağları) bir sonucu olarak binlerce insan internet üzerinden kişisel ve ticari materyal içeren çok miktarda veri paylaştı. VPN'ler, aralarında dolaşan kanallar (bağlantılar) ile düğümler arasında bir tünel görevi görecek şekilde oluşturuldu. Veri madenciliği ve makine öğrenimindeki gelişmeler, büyük ölçekli ağ güvenliği için güvenilir bir saldırı tahmini paradigmasının oluşturulmasının yolunu açmıştır. Bilgisayar ağı ihlallerini önlemek için araştırmacılar güçlü bir makine öğrenimi algoritması kullandılar. KDD bilgisayar izinsiz giriş veri seti, çeşitli saldırı biçimleriyle teşhis edilmiş çok sayıda bağlantıyı içeren saldırı türünü tahmin etmek için bir model oluşturmak için kullanıldı. Saldırı tahmin doğruluğu açısından, ileri beslemeli sinir ağı modeli, önerilen diğer kümeleme tekniklerini geride bırakmaktadır.
Özet (Çeviri)
Concerns regarding data privacy have led to the implementation of security measures, particularly in light of the current communication revolution. Thousands of people have shared a vast amount of data containing personal and business material via the internet as a result of internet development and mobile communication expansion (public networks). VPNs were created to act as a tunnel between nodes, with channels (connections) travelling between them. Advances in data mining and machine learning have paved the way for the creation of a reliable attack prediction paradigm for large-scale network security. To prevent computer network breaches, researchers used a powerful machine learning algorithm. The KDD computer intrusion dataset was used to construct a model for predicting attack type, which includes a large number of connections that have been diagnosed with various forms of attacks. In terms of attack prediction accuracy, the feed forward neural network model surpasses the other proposed clustering techniques.
Benzer Tezler
- Makine öğrenme yöntemleri kullanılarak saldırı tespiti
Intrusion detection using machine learning methods
FIRAT KILINÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAN EYÜPOĞLU
- Filtering based defense mechanisms against ddos attacks for core networks
Çekirdek ağlarda ddos saldırılarına karşı filtreleme tabanlı savunma mekanizmaları
KÜBRA KALKAN ÇAKMAKCİ
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH ALAGÖZ
- Siber saldırıların tespitinde yapay zekâ tabanlı algoritma tasarımı
Ai-based algorithm design in detection of cyber attacks
AHMET NUSRET ÖZALP
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER ALBAYRAK
- Hizmet reddi saldırılarının derin öğrenme ile tespiti
Detection of denial of service attacks using deep learning
AYŞEGÜL SUNGUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET HACIBEYOĞLU
- Behavior based malicious software detection and classification
Davranış tabanlı zararlı yazılım tespiti ve sınıflandırılması
ABDURRAHMAN PEKTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANKUT ACARMAN