Network intrusion detection system with incremental active learning
Artımlı aktif öğrenme ile ağ saldırı tespiti sistemi
- Tez No: 764393
- Danışmanlar: DOÇ. DR. PELİN ANGIN
- 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: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
- Derin öğrenme yöntemiyle ağ saldırı tespit sistemi
Network intrusion detection system with deep learning method
MUSTAFA RIFAAT IBRAHIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MESUT GÜNDÜZ
- 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
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEMAL KOÇAK
- Yapay arı koloni algoritması ile bir saldırı tespit sistemi
An intrusion detection system with artificial bee colony algorithm
MURAT ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RİFAT KURBAN