Detection of denial-of service attacks using artificial neural networks
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 826324
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay Zeka Endeksi, Zeka, Artificial Intelligence Index, Intelligence
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay sinir ağlarında girdi ile çıktı arasındaki katmanlar görünmez. çıplak gözle (YSA'lar). Toplam nöronal sinaptik ağırlıklar. Bir dizi farklı türde YSA'lar kullanılarak denklemler, tahminler ve regresyonlar oluşturulabilir. ilk aşamada YSA, sinaptik parametrelerin ince ayarını yapmaktan sorumludur, böylece sistem yeni bilgiler edinin. Eğitimin tamamlanmasının ardından, YSA'nın genelleştirme yetenekleri Eğitim setinin parçası olmayan veriler kullanılarak değerlendirilmelidir. Makine öğrenimi bilgi edinme, örüntüleri belirleme ve fikirler oluşturma konusunda bir sistemin yeteneğine verileri nöronların yaptığına benzer bir şekilde analiz eden herhangi bir insan müdahalesi. Sentetik bir nöronun girdileri ağırlıklandırılır ve nöron değiştirilmeden önce birleştirilir. bir sigmoid veya eşik fonksiyonu tarafından tetiklenir. DOSS saldırıları sıklıkla ölümcül olmuştur. 1999'dan beri. Radwar, hizmet reddi (DOSS) saldırılarının Modern şirketlerin karşı karşıya olduğu en ciddi tehditler. Çevrimiçi ağların güvenliği devam ediyor DOSS saldırılarına karşı savunmasızdır. Bu nedenle, güvenlik için en acil önlemleri açıkça göstermektedir. Biz saldırılara karşı göz kulak olmak için bir ağ izleme sistemi kurdu. kimliğinin doğrulanması bir kullanıcı güvenlik amaçları için gereklidir. Bu tür saldırılar arasında Hizmet Reddi bulunur (DoS) saldırısı ve diğerleri bunu sever. Hizmet reddi saldırıları, meşru sağlayıcının normalde sağladığı veri veya hizmetlere erişmek için kullanıcılar
Özet (Çeviri)
In artificial neural networks, the layers between the input and the output are not visible to the naked eye (ANNs). Total neuronal synaptic weights. A number of different types of equations, predictions, and regressions may be created using ANNs. At the first stage of the learning process, ANN is in charge of fine-tuning synaptic parameters so that the system can acquire new information. At completion of training, the ANN's generalization capabilities should be evaluated using data that was not part of the training set. Machine learning refers to the ability of a system to acquire knowledge, identify patterns, and form opinions without any human intervention., which analyze data in a way that's analogous to how neurons do. The inputs to a synthetic neuron are weighted and then combined before the neuron is triggered by a sigmoid or threshold function. DOSS attacks have frequently been deadly since 1999. Radwar has discovered that denial-of-service (DOSS) assaults are among the most serious threats facing modern corporations. The security of online networks remains vulnerable to DOSS attacks. So, it clearly shows the most urgent measures for safety. We built a network monitoring system to keep an eye out for attacks. Confirming the identity of a user is essential for security purposes. Attacks of this kind include the Denial of Service (DoS) attack and others like it. Denial-of-service attacks make it impossible for legitimate users to get to the data or services the provider normally provides
Benzer Tezler
- A multilevel hybrid classifier using variant feature sets for intrusion detection
Saldırı tespiti için farklı özellik setleri kullanan çok düzeyli melez sınıflandırıcı
ASLIHAN AKYOL ÖZKAYA
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMevlana ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR KARLIK
- Yazılım tanımlı ağlarda yapay zeka tabanlı yeni bir DoS (denial of service) saldırı tespit sistemi gerçekleştirilmesi
Implementing a new DoS attack detection system in software defined networks based on artificial intelligence
MAJD LATAH
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT TOKER
- Hizmet reddi saldırılarının derin öğrenme ile tespiti
Detection of denial of service attacks using deep learning
AYŞEGÜL SUNGUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET HACIBEYOĞLU
- Ağ davranış modeli ile kurum içi saldırıların belirlenmesi
Detection of insider attacks using network behavour model
AYŞE GÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL KARAÇUHA
PROF. DR. EŞREF ADALI
- DDOS saldırılarının tespit edilmesinde makine öğrenimi yöntemlerinin uygulanması
Application of machine learning methods in determining DDOSattacks
TUĞBA AYTAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM
DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
- Yazılım-tanımlı ağlar için uyarlanabilir bir saldırı tespit ve önleme sistemi tasarımı
Design of an adaptive intrusion detection and prevention system for software-defined networks
SULTAN ZAVRAK
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT İSKEFİYELİ