Deep neural networks for network intrusion detection systems in cyber security
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 829120
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Information and Records Management
- Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Artificial intelligence
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bir kuruluşun sahip olduğu bilgi, sahip olduğu en değerli kaynaklardan biridir. sahip. Bunun doğrudan bir sonucu olarak, kişi bilgilerini olduğu gibi korumalıdır. başka herhangi bir varlığı koruyacaktır. ISO/IEC 27001 standardı titiz bir strateji sağlar Bu bilgileri garanti altına almak amacıyla olası tehlikeleri bulmak ve kontrol etmek için güvenli bir şekilde tutulur. Bu teknik bu amaç için geliştirilmiştir. altyapının en güvenli bölümleri tehlikeye girebilir (Hizmet Reddi). Bu saldırı şekli saldırgan tarafından yüksek sayıda TCP (Transmission Kontrol Protokolü) kurbanın sistemine güvenilmeyen kaynaklardan gelen istekler. Önemli sayıda istek sonrasında, hedef kullanıcıya tahsis edilen kaynaklar tükenir, bu da sistemin daha az verimli çalışmasına ve sonunda başarısız olmasına yol açar.
Özet (Çeviri)
The information that an organization owns is one of the most valuable resources that it possesses. As a direct consequence of this, one must safeguard one's information just as one would safeguard any other asset. The ISO/IEC 27001 standard provides a rigorous strategy for locating and controlling possible dangers, with the goal of guaranteeing that information is maintained secure. This technique was developed for this aim This is due to the fact that the most secure parts of the infrastructure could be compromised (Denial-of-service). This form of attack is carried out by the attacker by sending a high number of TCP (Transmission Control Protocol) requests to the system of the victim that originate from untrusted sources. Following a significant number of requests, the resources that were allotted to the target user get depleted, which in turn leads the system to operate less efficiently and, in the end, to fail.
Benzer Tezler
- Application of deep neural networks for network intrusion detection systems in cyber security
Başlık çevirisi yok
THAMER OTHMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Sinir ağlarına dayalı esnek teknikleri kullanarak ağ saldırı tespit sistem yazılımı
Network intrusion detection software using resilient techniques based on neural networks
HANAN ALI ZAINEL ZAINEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEMAL KOÇAK
- Bir boyutlu evrişimli sinir ağları kullanılarak ağ saldırı tespiti
Network intrusion detection using one dimensional convolutional neural networks
ZAHİDE TOPBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞABAN GÜLCÜ
- Nöromorfik hesaplama ve memristor tabanlı ağ saldırı tespit sistemleri: Siber güvenlikte yeni yaklaşımlar
Neuromorphic computing and memristor-based network attack detection systems: New approaches in cyber security
YUSUF ETKA KÖYLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN KOCAARSLAN
- Payload-based network intrusion detection using LSTM autoencoders
LSTM özkodlayıcılar ile ağ yükü tabanlı ihlal tespiti
SELİN COŞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN SERDAR KOZAT