A brief overview of the use of machine learning for network security
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 779830
- Danışmanlar: PROF. DR. ECE GELAL SOYAK
- 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: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2021
Sosyolojiİstanbul ÜniversitesiSosyal Yapı - Sosyal Değişme Ana Bilim Dalı
DR. UĞUR DOLGUN
- 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
- Dağıtık veritabanı mantığına dayalı değişken tarifeli faturalama otomasyonu
Başlık çevirisi yok
BÜLENT DAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. BEDRİ ŞEFİK
- 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
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ
- 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
2019
Eğitim ve ÖğretimÇukurova ÜniversitesiAlman Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ SAMİ AKSÖZ