Geri Dön

A brief overview of the use of machine learning for network security

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 779830
  2. Yazar: ALI OMAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ECE GELAL SOYAK
  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: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Makine öğreniminin ağ güvenliğine uygulanması ve ayrıca SDN, IOT, 5G, bulut bilgi işlem ve optik ağ güvenliği gibi ağ güvenliğinde makine öğreniminin kullanıldığı çeşitli ağ türleri hakkında bir literatür araştırması yürüttük. Bu anketin amacı, makine öğreniminin ağ güvenliği için ne kadar iyi çalıştığını, hangi algoritmaların en iyi şekilde çalıştığını ve ağ güvenliğinin yalnızca makine öğrenimine bırakılıp bırakılamayacağını öğrenmekti. Araştırmanın bulguları, makine öğrenimi algoritmalarının çok sayıda ağdaki kötü amaçlı yazılımları tespit etmede pratik ve etkili olduğunu ve bu algoritmalar yardımıyla elde edilebilecek yüksek doğruluk oranı olduğunu göstermiştir. Bu, bu algoritmaların istenen hassasiyet seviyesini elde edebildiği gerçeğiyle gösterildi. Ancak şu anda, bir ağı güvende tutmak için tamamen veya hatta çoğunlukla makine öğrenimine güvenmek iyi bir fikir değil.

Özet (Çeviri)

We have conducteda a literature survey on the application of machinee learningg to network security as well as on ae number of network types in which machine learning is used in network security, such as SDN, IOT, 5G, cloud computing, and optical network security . The goal of this survey was to find out how well machine learning works for network security, which algorithms work best, and if network security can be left up to machine learning alone. The findings of the research showed that machine learning algorithms are practical and effective for detecting malware in a large number of networks, with high accuracy that can be achieved with the help of these algorithms. This was demonstrated by the fact that these algorithms were able to achieve the desired level of precision. But right now, it's not a good idea to depend entirely or even mostly on machine learning to keep a network safe.

Benzer Tezler

  1. Yapay zekâ ve geleceğin toplumu: Bilimkurgu sineması üzerinden bir yakın gelecek tasavvuru

    Artificial intelligence and society of the future: Imagination of near future in terms of the science fiction cinema

    İREM YAKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Sosyolojiİstanbul Üniversitesi

    Sosyal Yapı - Sosyal Değişme Ana Bilim Dalı

    DR. UĞUR DOLGUN

  2. 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

  3. High-level synthesis of a hardware accelerator for quaternion to Euler angles conversion

    Kuaterniyondan Euler açılarına dönüşüm için donanım hızlandırıcısının yüksek seviyeli sentezi

    SERKAN ŞENEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ

  4. Die wortschatzerweiterung der Deutschlehramtsstudierenden durch die explizite vermittlung der wortbildungsmöglichkeiten im textuellen zusammenhang

    Kelime oluşturma olanaklarının metinsel bağlamda doğrudan aktarımı sayesinde Almanca öğretmen adaylarının sözcük dağarcıklarının geliştirilmesi

    İBRAHİM HALİL YAPRAK

    Doktora

    Almanca

    Almanca

    2019

    Eğitim ve ÖğretimÇukurova Üniversitesi

    Alman Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ SAMİ AKSÖZ