Geri Dön

Data mining and machine leaning methods for cyber security

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 796142
  2. Yazar: MOHAMMAD SAEED YASEIN BAKAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Makine Öğrenimi, IDS, Siber Saldırılar, Machine Learning, IDS, Cyber Attacks
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİT ÖZTEKİN

  2. İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti

    Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems

    REFİK KİBAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR

  3. Bilgisayar ağlarında anormal veri trafiği tespiti için parametre optimizasyonu

    Parameter optimization for detecting abnormal data traffic in computer networks

    BİRNUR UZUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilim ve TeknolojiMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERKAN BALLI

  4. Büyük veri analizi yöntemleri ve yazılım teknolojileriyle metin madenciliği

    Text mining using big data analysis methods and tools

    EVREN PALA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu Komutanlığı

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRAY YILMAZ

  5. 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

    Türkçe

    2019

    Kamu Yönetimiİstanbul Aydın Üniversitesi

    Siyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN KAZAN