Geri Dön

A new cybersecurity application using hybrid machine learning method

Hibrit makine öğrenme yöntemiyle yeni bir sibergüvenlik uygulaması

  1. Tez No: 800419
  2. Yazar: RIYADHMOHAMMED MOHAMMED
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MESUT ÇEVİK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  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: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Siber saldırılara karşı güvenlik önlemlerinin alınması günümüz koşullarında herkes için bir zorunluluk haline gelmiştir. Bu gereksinimlerin doğru ve en etkin şekilde uygulanması ve uygulanması tüm kuruluşlar tarafından yüksek düzeyde önem arz etmektedir. Kaggle'dan elde edilen veriler, destek vektör makinesi (SVM), sinir ağı, karar ağacı gibi çeşitli makine öğrenme tekniklerini eğitmek ve test etmek için kullanıldı. Ayrıca, derin inanç ağı (DBN), veri setini normal ve anormal olarak sınıflandırmak için AYRICA KULLANILIR. DBN'nin amacı, trafiğin normal ve anormal durumlarının özelliklerini öğrenmek ve sınıflandırmaya çalışmaktır. Ardından, DBN'nin en iyi parametrelerini elde etmek için parçacık sürüsü optimizasyon algoritması uygulanmıştır. DBN'nin performansını optimize etmek için uygulanan PSO algoritması, önceki araştırmalarla karşılaştırıldığında dikkat çekici sonuçlar verdi. Önerilen DBN tabanlı PSO, %100'e yakın doğruluk sundu.

Özet (Çeviri)

The adoption of security measures against cyber attacks has become a necessity for everyone in the current conditions. Applying and implementing these requirements in the right direction and most effectively receives a high level of importance from all organizations.. The data obtained from Kaggle used to train and test several machine learning techniques such as support vector machine (SVM), neural network, decision tree. Furthermore, deep belief network (DBN) ALSO USED to classify the dataset to the normal and abnormal. The aim of DBN is learning the features of the normal and abnormal cases of the traffic and trying to classify it. Then, particle swarm optimization algorithm applied to obtain best parameters of the DBN. The PSO algorithm applied for optimize the performance of the DBN and presented remarkable results when compared with previous research. The proposed DBN based PSO presented near to 100% accuracy.

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. Kablosuz yerel alan ağlarında saldırıların tespit edilmesi ve analizi

    Intrusion detection and analysis in wireless local area networks

    MERVE ÖZKAN OKAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REFİK SAMET

  3. Akan verilerde anomali tespiti için hibrit tekniklere dayalı bir yöntem tasarımı ve gerçekleştirimi

    Design and implementation of a method based on hybrid techniques for anomaly detection in streaming data

    ERCAN GÜNBİLEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN BULUT

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZÜLEYHA AKUSTA DAĞDEVİREN

  4. Application of deep neural networks for network intrusion detection systems in cyber security

    Başlık çevirisi yok

    THAMER OTHMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilim ve TeknolojiAltınbaş Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ

  5. PLC ile kontrol edilen mikro tip akıllı şebeke sistemlerde bilgi güvenliğinin sağlanması

    Providing information security in micro type smart grid systems controlled by PLC

    SERKAN GÖNEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERCAN NURCAN YILMAZ