Data mining and machine leaning methods for cyber security
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 796142
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Makine Öğrenimi, IDS, Siber Saldırılar, Machine Learning, IDS, Cyber Attacks
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Günümüz dünyasında ağ oluşturma ve veri paylaşımı ihtiyaçlarında ciddi bir artış var. Artan bilgi teknolojisinin bu tür küreselleşmesi ve gelişimi, ağ güvenliğine ihtiyaç duymaktadır. Güvenlik duvarları bir düzeyde güvenlik sağlayabilir, ancak yöneticiyi yaklaşan saldırılar için asla uyarmazlar. Ağ paketlerinin bu tür anormal davranışlarını bulmak için, etkinliğin ve doğruluğun iyileştirilmesi için güvenilir bir algılama sistemine ihtiyaç vardır. Saldırı tespit sisteminin etkinliğini artırmak ve kötü amaçlı ağ etkinliğini ağ paketi davranışları temelinde otomatik olarak tespit etmek için makine öğrenimi yaklaşımına odaklanan birçok araştırma çalışması bulunmaktadır. Önerilen model, ağ paketlerinin kötü niyetli faaliyetlerini tespit etmek için makine öğrenimi yaklaşımı kullanılarak tasarlanmıştır. Bunun için CICDoS2019 veri seti kullanılmıştır. Bu araştırmada, anlamlı özellikleri belirlemek için Z-skorları, ortalama, medyan ve mod elde etme istatistiksel yöntemlerinin kullanılmasını önerdik, veri setinin %80'i için eğitim gerçekleştirildi. Kalan %20 veri seti, karar ağacı, K-NN ve Gradient boosting algoritması kullanılarak test edildi ve doğrulandı.
Özet (Çeviri)
There is drastic increase in needs of networking and data sharing in today's world. Such globalization of increased information technology and development there exists need of network security. Firewalls may provide some level of security but they never alert administrator for upcoming attacks. In order to find such abnormal behavior of network packets there is need of reliable detection system for improvement of efficiency and accuracy. Many research works focused on machine learning approach for enhancing the efficiency of the intrusion detection system and to detect malicious network activity automatically on the basis of network packet behaviors. The proposed model is designed using machine learning approach for detection of malicious activities of the network packets. For that CICDDoS2019 dataset is used. In this research, we proposed statistical methods are used obtain Z-scores, mean, median and mode for determining the significant features, training was performed for 80% of the dataset. The remaining 20% dataset was tested and validation using decision tree, K-NN and Gradient boosting algorithm.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi algoritmalarının hibrit yaklaşımı ile ağ anomalisi tespiti
Network anomaly detection with a hybrid approach of machine learning algorthms
FEYZA ÖZGER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİT ÖZTEKİN
- İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti
Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems
REFİK KİBAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK
DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR
- Bilgisayar ağlarında anormal veri trafiği tespiti için parametre optimizasyonu
Parameter optimization for detecting abnormal data traffic in computer networks
BİRNUR UZUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilim ve TeknolojiMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERKAN BALLI
- Büyük veri analizi yöntemleri ve yazılım teknolojileriyle metin madenciliği
Text mining using big data analysis methods and tools
EVREN PALA
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRAY YILMAZ
- 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