Geri Dön

Network intrusion detection system with incremental active learning

Artımlı aktif öğrenme ile ağ saldırı tespiti sistemi

  1. Tez No: 764393
  2. Yazar: MÜNTEHA NUR BEDİR TÜZÜN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. PELİN ANGIN
  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: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

İnternet kullanımı her geçen yıl artarken geçtiğimiz yıllarda global pandemi ile birlikte ivme kazanmıştır. Artan internet kullanımı siber tehditlerin artışını da beraberinde getirmiştir. Saldırı tespiti sistemleri her zamankinden daha önemli hale gelmiştir. Bu sistemlerin başarımı hızla değişen saldırı tiplerine göre kendilerini güncellemeleriyle doğru orantılıdır. Ancak, yeni geliştirilen saldırılara ait yeterli etiketli veri bulunmaması ve makine öğrenmesi metodları ile artımlı öğrenmenin zorluğu gibi sebeplerle istenen performans her zaman elde edilememektedir. Bu çalışmada, aktif öğrenme yöntemleri sınıf artımlı öğrenme için kullanılarak dinamik ortama uyum sağlayan ve daha az veri ile yüksek başarım sağlayan bir ağ saldırı tespit sistemi geliştirilmiştir. Deney sonuçları, önerilen yöntemin daha az etiketli eğitim verisi örneği gerektirdiğini ve yeni tür saldırıları aşamalı olarak öğrendiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

While Internet usage has increased every year, it has gained momentum in recent years with the global pandemic. Increasing Internet usage has brought increasing cyber threats. Intrusion detection systems have become more important than ever. The performance of these systems is directly proportional to their adaptiveness to the rapid changes in attack types. However, desired performance cannot always be achieved due to the lack of labeled data on newly developed attacks and the difficulty of incremental learning with machine learning methods. In this study, we proposed a network intrusion detection system using active learning methods for class incremental learning, which can adapt to the dynamic environment and provide high performance with less labeled data. Experiment results show that the proposed method requires fewer labeled training data instances and learns new types of attacks incrementally.

Benzer Tezler

  1. How cryptographic implementations affect mobile agent systems

    Şifreleme gerçekleştirmelerinin gezgin aracı internet sistemlerini nasıl etkilediği

    İSMAİL ULUKUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN ANARIM

  2. Derin öğrenme yöntemiyle ağ saldırı tespit sistemi

    Network intrusion detection system with deep learning method

    MUSTAFA RIFAAT IBRAHIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MESUT GÜNDÜZ

  3. A decision tree based intrusion detection system with bootstrap aggregating, discretization, and feature selection

    Yerine geri koyarak örnekleme, ayrıklaştırma ve öznitelik seçme kullanan karar ağacı temelli saldırı tespit sistemi

    SERAY ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN ANARIM

  4. Sinir ağlarına dayalı esnek teknikleri kullanarak ağ saldırı tespit sistem yazılımı

    Network intrusion detection software using resilient techniques based on neural networks

    HANAN ALI ZAINEL ZAINEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEMAL KOÇAK

  5. Yapay arı koloni algoritması ile bir saldırı tespit sistemi

    An intrusion detection system with artificial bee colony algorithm

    MURAT ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RİFAT KURBAN