Classification of darknet activities using neural networks
Sinir ağları ile darknet aktivitelerinin sınıflandırılması
- Tez No: 792759
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERDAR ARSLAN, DOÇ. DR. AYDIN KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 137
Özet
Tehditlere maruz kalmadan önce ağı karakterize ederek analiz yapmak oldukça önemlidir. Bu çalışmada darknet ağ trafiği analizi yapılarak darknet ağı 2 katmanlı yapay sinir ağı modellerinde inceleme gerçekleştirilerek tespit ve karekterize edilmiştir. İlk katmanda verinin iyi huylu mu yoksa darknet verisi trafiğimi ayırt edilmekte, ikinci katmanda ise trafiğin oluşturduğu Browsing, P2P, Chat, Email, Transfer, Audio Stream, Video Stream ve VOIP kategorilerinden hangisine ait olduğu tespiti yapılmaktadır. RNN, LSTM ve MLP veri algoritma modelleri ile deneyler yapılmıştır. GAN ile yeni veri setleri üretilerek diğer yöntemlerin eğitim verisi olarak kullanılmıştır. LSTM ve MLP algoritmaları ikinci katmanda hem çoklu kategori hem de ikili kategorili olarak tekrar kurgulanmıştır. MLP model de özellik seçimi algoritması uygulanmıştır. CICDarknet2020 veri seti kullanılmıştır. Model doğruluk değerlerine göre RNN darknet trafiği tespitinde 0.98, ikinci katmanda ise 0.86 oranında başarı elde edilmiştir. LSTM modelinde sırasıyla 0.99 ve 0.71 doğruluk değerleri elde edilmiştir. Ayrı ayrı modellenen kategorilerin ortalama doğruluk değerleri 0.92 olarak elde edilmiştir. MLP modelinde, sırasıyla 0.99 ve 0.78 değerleri gözlemlenmiştir. Özellik seçimi algoritma modeli ile aynı çıktılar elde edilmiştir. ikili kategori modelinde ortalama olarak %96 doğruluk değerleri sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
It is very important to characterize and analyze the network before being exposed to threats. In this study, darknet network traffic analysis was carried out and the darknet network was determined and characterized by examining the 2 layer artificial neural network models. In the first layer, it distinguishes whether the data is benign or darknet traffic, and in the second layer, it is determined which of the categories of Browsing, P2P, Chat, Email, Transfer, Audio/Video Stream and VOIP generated by the traffic. Experiments were made with RNN, LSTM and MLP algorithm models. New data sets were produced with GAN and used as training data. LSTM and MLP algorithms are reconstructed as both multi category and binary category. The feature selection algorithm has been applied in the MLP model. CICDarknet2020 dataset was used. According to the model accuracy values, RNN, 0.98 success was achieved in the detection of darknet traffic, and 0.86 in the second layer. In the LSTM model, values of 0.99 and 0.71 were obtained. Separately modeled categories were obtained as 0.92. In the MLP model, accuracy values of 0.99 and 0.78 were observed. The close outputs were obtained with the feature selection algorithm model. In the binary category model, 96% accuracy was achieved
Benzer Tezler
- EEG sinyallerinin zaman-frekans gösterimlerinin derin öğrenme ile analizi sonucu alzheimer hastalığının tespiti
Detection of alzheimer disease through deep learning analysis of EEG signals' time-frequency representations
MERAL ASLAN DİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Biyomühendislikİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FIRAT KAÇAR
PROF. DR. AYDIN AKAN
- Development of an effective deep learning model for breast cancer classification in histopathologic images
Histopatolojik görüntülerde meme kanserinin sınıflandırılmasına yönelik etkili bir derin öğrenme modelinin geliştirilmesi
KARWAN NOORI NADR JAF
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZKAN İNİK
- Automated processing and classification of medical thermal images
Medikal termal görüntülerin otomatik olarak işlenmesi ve sınıflandırılması
AHMET ÖZDİL
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT YILMAZ
- Derin öğrenme ile bitkilerin sulama ihtiyacı tespiti
Deep learning for detection of plant irrigation needs
VOLKAN İNCE
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET MERT
- COVID-19 hastalığının derin öğrenme yöntemleri kullanılarak tespiti
Detection of COVID-19 disease using deep learning methods
HÜSEYİN YAŞAR
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT CEYLAN