Distributed denial of service attack detection with metaheuristic method in smart grid communication technologies
Akıllı şebeke iletişim teknolojilerinde metasezgisel yöntemle dağıtık hizmet reddi saldırısı tespiti
- Tez No: 847060
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR ERGÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Akıllı Şebekelere (SG) yönelik siber saldırıların zararlı etkileri vardır. Bir savunma sisteminin ilk işlevi, izinsiz girişleri tespit edecek akıllı bir sistem sağlamaktır. Akıllı şebekelere yönelik saldırıların doğası oldukça karmaşık olduğundan, izinsiz giriş tespit sisteminin karmaşık saldırıları tespit edebilmesi gerekir. Derin öğrenme yöntemlerinin dengelenmesi ve optimizasyonunun eksikliği, birçok saldırı tespit sisteminin temel zorluklarıdır. Bu araştırma, Oyun Teorisi, Sürü Zekası ve Derin Öğrenmeyi (DL) temel alan bir akıllı şebeke için akıllı bir saldırı tespit sistemi sunmaktadır. İlk olarak önerilen yöntem, eğitim örneklerini Oyun Teorisi ve CGAN'a dayanan koşullu bir DL tekniği ile dengeler. İkinci olarak, Aquila Optimizer (AO) algoritması özellikleri seçer. Üçüncü adım, seçilen özelliklerin veri kümesinde eşlenmesini ve azaltılmış boyutlu örneklerin, VGG19 sinir ağını eğitmek için kullanılan RGB renkli görüntülere kodlanmasını içerir. Dördüncü adımda, AO algoritması, VGG19 sinir ağının hatasını azaltmak için meta parametreleri en uygun şekilde ayarlar. NSL-KDD veri seti üzerinde yapılan testler, önerilen yöntemin saldırı tespitindeki doğruluğunun, duyarlılığının ve kesinliğinin sırasıyla %99,82, %99,69 ve %99,76 olduğunu göstermektedir. CGAN yöntemi veri kümesini dengeler ve akıllı şebekeye yapılan saldırıların tespitinde GAN yöntemine kıyasla önerilen yöntemin doğruluğunu, hassasiyetini ve kesinliğini artırır. Deneyler, önerilen yöntemin saldırıları VGG19, CNN-GRU, CNN-GRU-FL, LSTM ve CNN gibi derin öğrenme yöntemlerine göre daha doğru tespit ettiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Cyber attacks against Smart Grids (SG) have harmful effects. The first function of a defensive system is to provide an intelligent system to detect intrusions. The nature of attacks against smart grids is very complex, so the intrusion detection system must be able to detect complex attacks. Lack of balancing and optimization of deep learning methods are the main challenges for many intrusion detection systems. This research presents an intelligent intrusion detection system for a smart grid based on Game Theory (GT), Swarm Intelligence (SI), and Deep Learning (DL). First, the proposed method balances the training samples with a conditional DL technique based on Game Theory and (Conditional Generative Adversarial Network) CGAN. Secondly, the Aquila Optimizer (AO) algorithm selects features. The third step involves mapping the selected features on the dataset and coding reduced-dimension samples into (red, green and blue) RGB color images, which are used to train the (Visual Geometry Group) VGG19 neural network. In the fourth step, the AO algorithm optimally adjusts meta-parameters to reduce the error of the VGG19 neural network. Tests performed on the NSL-KDD dataset show that the proposed method's accuracy, sensitivity, and precision in detecting attacks are 99.82%, 99.69%, and 99.76%, respectively. The CGAN method balances the dataset and increases the accuracy, sensitivity, and precision of the proposed method compared to the(Generative Adversarial Network ) GAN method in detecting attacks on the smart grid. Experiments show that the proposed method more accurately detects attacks than deep learning methods such as VGG19, CNN-GRU, CNN-GRU-FL, LSTM, and CNN.
Benzer Tezler
- DDOS atak tespiti için makine öğrenmesi algoritmaları ile anomaly tespiti
Anomaly detection with machine learning algorithms for DDOSş attack detection
BERKAY ÖZÇAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret ÜniversitesiSiber Güvenlik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM
DR. HACI HAKAN KILINÇ
- Distributed denial of service attack detection using densitybased clustering and information fusion techniques
Yoğunluk tabanlı kümeleme ve bilgi füzyon teknikleri kullanarak dağıtık hizmet reddi saldırısı önleme
MUHAMMET FATİH BAYINDIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
- Predictive modeling for botnet detection: A new dataset and machine learning approach
Botnet tespiti için tahmin modeli: Yeni bir veri seti ve makine öğrenme yaklaşımı
KADİR İLKER BUDAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE NURDAN SARAN
- Makine öğrenme yöntemleri ile network data analizi
Network data analysis with machine learning methods
ADIL SHIHAB AHMED AHMED
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiDisiplinlerarası Adli Bilimler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT TUĞRUL
- Makine öğrenme yöntemleri kullanılarak saldırı tespiti
Intrusion detection using machine learning methods
FIRAT KILINÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAN EYÜPOĞLU