A novel study of preventing the cyber security threats and ransomware attacks using machine learning
Siber güvenlik tehditlerini ve fidye yazılım saldırılarını makine öğrenimiyle önlemeye yönelik yeni bir çalışma
- Tez No: 769540
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHİ ABDU IBRAHIM
- 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: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Bu yüksek lisans araştırma tezinin amacı, siber suçları küresel olarak azaltmak ve tüketiciler için esnek bir siber saldırı içermeyen ortam sağlamak için son teknoloji AI tabanlı siber güvenlik ağını kategorize etmektir. Maliyet kontrolü, trafik sahne analizi ve düşünce saldırısı tanımlama gibi alanlarda en sık kullanılan gerçek uygulamalardan biri saldırı kısıtlamasıdır. Çalışmamızda siber güvenlik ile Rivest-Shamir-Adleman arasındaki ilişki olarak tanımlanan bağlamsal bilgiler, araç sahibine ait bilgilerle birlikte tam bir kavrayış elde etmek açısından önemlidir. Araştırma çalışması, bölgedeki kuruluşların konumunu ve dijital korumayı sürekli olarak sınırlamak için bir KNN sınıflandırıcısı önerdi. Değiştirilen bölgeler, kargaşayı (RSA) azaltmak için ön işleme tabi tutulduktan sonra Rivest-Shamir-Adleman'a geçirilir. RSA'nın ön işlemesi, ilişkili bileşenleri ayırır, onları saldırı hatlarına böler ve boyutlarına göre yönlendirir. Araştırmada kullanılan iyi bilinen teknik RSA'dır. RSA en az bir saldırı bölgesi için düşük bir güven puanı bildirdiyse, kullanıcının saldırının o kısmından yeni bir saldırı alması önerilir. Daha sonra yeni saldırı, mevcut saldırı ile karşılaştırılır ve saldırı işleme adımları bir kez daha gerçekleştirilir. Tüm konumların yeterince yüksek puanı varsa veya yeterli yeniden deneme kullanılmışsa, güvenlik döngüsü sona erer. Sonuç, keşfedilen saldırı türünü, kaldırılan saldırıya maruz kalan bölgelerin bir listesini ve 300 hazırlık ve test yinelemesi üzerinden hesaplanan KNN aracılığıyla RSA hesaplamasının doğruluğunu içerir. Önerilen çerçeve, %20'si test için ve %5'i doğrulama için kullanılan mevcut verilerin %75'i kullanılarak oluşturulmuştur. Önerilen bileşen vektörünün anlamını göstermek için tüm mevcut dijital koruma biçimlerinin bir bölümünü ele alan birden çok sınıftan oluşan bir Siber Veri Kümesi kullandık. MATLAB programlama dilinde uygulanan ve yürütülen araştırma çalışması için çoklu makine öğrenme araç kutuları kullanılmıştır. Stratejimizin üç pratik ana ağı vardır, bu nedenle başlangıçtan bitişe ve eşzamanlı hazırlık tarafından potansiyel bir hazırlık riski tetiklenir. Modelin bir araya gelmemesi ihtimaline karşı hangi kafa konfigürasyonunun sorun yarattığını belirlemek inanılmaz derecede zor. Sonuç olarak, plan döngümüzde, modeli kalan faydalı başlıklarla genişletmeden önce tek başlı plan fikrinin doğru şekilde çalıştığından emin olmak için her bir yardımcı başlığı kademeli olarak ekledik.
Özet (Çeviri)
The purpose of this master's research thesis is to categorize the cutting-edge AI-based cyber security network to reduce cybercrimes globally and provide a resilient cyberattack-free environment for consumers. One of the most often used real applications in areas like cost control, traffic scene analysis, and thought attack identification is attacks restriction. Contextual information, which in our study is described as the relationship between the cyber security and the Rivest-Shamir-Adleman, is important to get total comprehension along with the information on the owner vehicle. The research study suggested a KNN classifier for continuously limiting the position of organizations and digital protection in the area. The modified districts are passed to the Rivest-Shamir-Adleman after being preprocessed to reduce commotion (RSA). The preprocessing of the RSA separates associated components, divides them into lines of attack, and channels them by size. The well-known technique used in the research is RSA. The user is advised to acquire a new attack of that portion of the assault if the RSA reported a low confidence score for at least one attack region. The new attack is then compared to the existing attack, and the attack processing steps are once more carried out. If all locations have a sufficiently high score or enough retries have been used up, the security cycle ends. The outcome includes the type of assault that was discovered, a list of the districts that were subject to the removed assault, and the accuracy of the RSA calculation through KNN, which was calculated across 300 preparation and testing iterations. The proposed framework was created using 75% of the available data, 20% of which was used for testing, and 5% for validation. We used a Cyber Data Dataset made up of multiple classes that addressed a portion of all current forms of digital protection to illustrate the meaning of the proposed component vector. Multiple machine learning toolboxes were utilized for the research effort, which was implemented and carried out in the MATLAB programming language. Our strategy has three practical head networks, so a potential preparation risk is prompted by the start to finish and synchronous preparation. It is incredibly challenging to determine which head configuration is producing a problem on the off chance that the model doesn't come together. As a result, in our plan cycle, we gradually added each helpful head to make sure the single head plan idea was functioning correctly before extending the model with the remaining useful heads.
Benzer Tezler
- Kablosuz algılayıcı ağların siber güvenlik açısından incelenmesi ve özgün bir saldırı tespit sisteminin önerilmesi
Investigation of wireless sensor networks from cyber security perspective and proposing a novel intrusion detection system
MERT MELİH ÖZÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDAL IRMAK
- Ağ güvenliği yönetimi için akıllı ajanlar teknolojisi kullanılarak saldırı tespitine yönelik yeni bir yaklaşım
A novel approach for intrusion detection using intelligent agents technology for network security management
HAKAN AYDIN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
- PLC ile kontrol edilen mikro tip akıllı şebeke sistemlerde bilgi güvenliğinin sağlanması
Providing information security in micro type smart grid systems controlled by PLC
SERKAN GÖNEN
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERCAN NURCAN YILMAZ
- Dijital oyunlarda siber terörün yapay zekâ ile tespiti ve erişime engellenmesi
Detection and prevention of cyber terrorism in digital games using deep learning
AHMET EDİP ÇAPANOĞLU
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiAdli Bilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURSEL YALÇIN
- Interregional Relations: Perspectives on the Summit of South American-Arab Countries 'New' patterns of engagement
Bölgelerarasi ilişkiler: Güney Amerika - Arap Ülkeleri zirvesindeki 'Yeni' angajman yapısı perspektifleri
MARSHA MARİE HALL
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Uluslararası İlişkilerOrta Doğu Teknik ÜniversitesiOrtadoğu Araştırmaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİHA BENLİ ALTUNIŞIK
DOÇ. DR. DERYA GÖÇER AKDER