Artificial intelligence in cyber security
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 795057
- Danışmanlar: PROF. DR. FATİH TEMİZ
- 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: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Siber Güvenlik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Her gün yüz binlerce kuruluş ve yüz milyonlarca kişi internet aracılığıyla birbirleriyle bağlantı kuruyor. İnterneti kullanan bireylerin sayısı son yirmi yılda hızlı bir şekilde artarken, artık interneti her zamankinden daha fazla kullanan insan var. Bu gelişmelerin yanı sıra internet üzerinden gerçekleştirilen saldırıların sayısı da her geçen gün istikrarlı bir şekilde artıyor. Bu saldırıları önlemek için imzaya dayalı önlemler alınsa da, sıfırıncı gün saldırıları karşısında bu stratejiler etkisiz kalıyor. Öte yandan, Anomali tabanlı yöntem, ağ saldırıları sorununu çözmenin farklı bir yoludur ve aynı zamanda sıfır gün saldırılarını belirleme kapasitesine sahiptir. Bu araştırmanın amacı, makine öğrenme tekniklerini kullanarak ağlardaki anormallikleri tespit etmektir. Güncel doğası ve çok çeşitli saldırı türlerini kapsamlı bir şekilde kapsaması nedeniyle, CICIDS2017 bu çalışmanın veri kümesine temel teşkil etmesi için seçilmiştir. Rastgele Orman Regresörü tekniğinin kullanılması, bu veri kümesi için yapılacak özniteliklerin seçimine izin verdi. Uygulama aşamasında yedi farklı makine öğrenimi yöntemi kullanılmış ve bu da görevin başarıyla tamamlanmasına katkı sağlamıştır. Aşağıda, ilgili başarı oranlarıyla birlikte makine öğrenimi algoritmalarının bir listesi bulunmaktadır: Random Forest için %94, ID3 için %95, AdaBoost için %94, MLP için %83 ve K En Yakın Komşu için %97.
Özet (Çeviri)
On a daily basis, hundreds of thousands of organisations and hundreds of millions of individuals connect with one another through the use of the internet. While the number of individuals who use the Internet has grown at a rapid pace over the past two decades, there are now more people utilising the internet than ever before. Alongside these advances, the number of assaults carried out through the Internet is steadily rising on a daily basis. Even while measures based on signatures are employed to avoid these assaults, those strategies are ineffective when confronted by zero-day attacks. On the other hand, the Anomaly-based method is a different way to solve the problem of network assaults, and it also has the capacity to identify zero-day attacks. The purpose of this research is to identify anomalies in networks by utilising machine learning techniques. Because of its timely nature and comprehensive coverage of a wide range of attack types, the CICIDS2017 was chosen to serve as the basis for this study's dataset. Utilizing the Random Forest Regressor technique allowed for the selection of features to be made for this dataset. Seven distinct machine learning methods were utilised in the application stage, which contributed to the successful completion of the task. The following is a list of machine learning algorithms, along with their respective success rates: 94% for Random Forest, 95% for ID3, 94% for AdaBoost, 83% for MLP, and 97% for K Nearest Neighbours.
Benzer Tezler
- İstihbaratın geleceği: Siber uzayda istihbarat ve karşı istihbarat faaliyetlerinde yapay zekâ ve veri bilimi kullanımı
Future of intelligence: The using artificial intelligence and data science in intelligence and counter intelligence activities in cyber space
MEHMET AKİF ORUÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Kamu Yönetimiİstanbul Aydın ÜniversitesiSiyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN KAZAN
- Siber saldırıların tespitinde yapay zekâ tabanlı algoritma tasarımı
Ai-based algorithm design in detection of cyber attacks
AHMET NUSRET ÖZALP
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER ALBAYRAK
- Siber güvenlikte XSS web saldırılarının yapay zekâ zemininde analiz edilmesi
In cyber security XSS web attacks analysis on the basis of artificial intelligence
FÜRKAN TANYERİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBatman ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER FARUK ERTUĞRUL
- Siber güvenlikte klavye davranış analizi
Keyboard behavior analysis in cyber security
NURGÜL AKŞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM
DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
- Pazarlamada yapay zeka uygulamaları: Yapay zeka temelli logo tasarımlarının eye-trackıng analizi
Artificial intelligence applications in marketing: Eye-tracking analysis of artificial intelligence based logo designs
ZEHRA AKŞİT