Geri Dön

Advanced ai-based cyber security network to reduce the cyber crimes in the world

Dünyadaki siber suçları azaltmak için gelişmiş yapay tabanlı siber güvenlik ağı

  1. Tez No: 864615
  2. Yazar: ALI RAED MOHAMMED AL-SULTANI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
  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: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 59

Özet

İçinde bulunduğumuz dijital çağda, küresel dijital altyapılara büyük zorluklar oluşturan siber tehditlerin aralıksız ilerlemesi göz önüne alındığında, siber güvenlik en önemli endişe kaynağı olarak ortaya çıkıyor. Bu tez, gelişmiş sinir ağı modellerine odaklanan, özellikle Evrişimsel Sinir Ağı'nı (CNN) vurgulayan, dayanıklı siber savunma mekanizmalarına yönelik zorunlu ihtiyacı ele alan kapsamlı bir incelemeye girişmektedir. 'Siber Güvenlik Endeksleri' veri kümesini kullanan titiz deney ve analizlerin kullanıldığı bu çalışma, bu modellerin performansını çeşitli siber saldırı türleri genelinde titizlikle değerlendiriyor. Bulgular, CNN modelinin sağlamlığını ve etkinliğini aydınlatıyor, siber güvenlik önlemlerini güçlendirme ve gelişen tehdit ortamına karşı koyma potansiyelini ortaya koyuyor. Bu araştırma boyunca, %96'lık bir doğruluk eşiğine ulaşmaya odaklanan çalışma, küresel ölçekte daha güvenli bir dijital ortamın teşvik edilmesinde bu ilerlemelerin sonuçlarını özetlemektedir. Bu araştırmadan elde edilen kapsamlı bilgiler toplu olarak CNN modelinin siber güvenlik savunmalarını güçlendirmedeki önemli rolünün altını çiziyor ve günümüzün dijital ortamında yaygın olan artan siber tehditleri azaltmada bir umut ışığı sunuyor.

Özet (Çeviri)

In the current digital epoch, cybersecurity emerges as a paramount concern, given the relentless advancement of cyber threats that pose formidable challenges to global digital infrastructures. This thesis embarks on a comprehensive exploration, centering on advanced neural network models, particularly emphasizing the Convolutional Neural Network (CNN), to address the imperative need for resilient cyber defense mechanisms. Employing meticulous experimentation and analysis utilizing the 'Cyber Security Indexes' dataset, this study meticulously evaluates the performance of these models across a spectrum of cyber-attack types. The findings illuminate the CNN model's robustness and efficacy, portraying its potential in fortifying cybersecurity measures and countering the evolving landscape of threats. Throughout this exploration, with a focus on achieving a 96% accuracy threshold, the study outlines the implications of these advancements in fostering a more secure digital landscape on a global scale. The comprehensive insights drawn from this research collectively underscore the pivotal role of the CNN model in fortifying cybersecurity defenses, offering a beacon of hope in mitigating the escalating cyber threats prevalent in today's digital milieu.

Benzer Tezler

  1. Siber saldırıların çizge görselleştirmesinde geometrik derin öğrenme temelli yeni yaklaşımların geliştirilmesi

    Development of novel approaches based on geometric deep learning for graph visualization of cyber attacks

    MÜCAHİT SOYLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RESUL DAŞ

  2. Cyber tools as foreign policy instruments in trilateral relations: Analysing cyber-attacks targeting the United Kingdom

    Üçlü ilişkilerde dış politika aracı olarak siber araçlar: Birleşik Krallık'ı hedef alan siber saldırıların analizi

    ATAKAN YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Siyasal BilimlerGalatasaray Üniversitesi

    Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MENENT SAVAŞ CAZALA

  3. Anomaly detection in ınternet of medical things using deep learning

    Anomaly detect ionin internet of medical things using deep learning

    AYŞE BETÜL BÜKEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DEVRİM AKGÜN

  4. Applications of artificial intelligence for the security of networks

    Ağ güvenliği için yapay zeka uygulamalari

    SELEN GEÇGEL ÇETİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  5. Yapay zekanın sektörel uygulama alanları ve etkileri üzerine bir inceleme

    A study on sectoral application areas and effects of artificial intelligence

    GİZEM ALTINDERE YAZICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADNAN VEYSEL ERTEMEL