Ağ güvenliği yönetimi için akıllı ajanlar teknolojisi kullanılarak saldırı tespitine yönelik yeni bir yaklaşım
A novel approach for intrusion detection using intelligent agents technology for network security management
- Tez No: 899561
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 139
Özet
Bilgisayar ağ güvenliği için siber saldırıların tespit edilmesi ve önlenmesi hayati öneme haizdir. Bununla birlikte günümüzde siber saldırılar, geleneksel saldırı tespit sistemleri (IDS) ile önlenemeyecek kadar hızlı, karmaşık, Yapay Zekâ (YZ) destekli ve hatta otonom olarak gerçekleşebilmektedir. Bu nedenle otomatik akıl yürütebilen otonom IDS'lere ihtiyaç vardır. Bu bağlamda, akıllı ajan teknolojilerinden ağ güvenliği yönetiminde yararlanılması en umut verici yaklaşımlardan birisidir. Bu tez çalışmasında, ağ güvenliği yönetimi için akıllı ajan teknolojilerini kullanarak siber saldırı tespitine yönelik yenilikçi bir yaklaşım önerilmiştir. Çalışmada, dört aşamalı geliştirme yöntemiyle çeşitli özgün ajan tabanlı saldırı tespit modelleri geliştirilmiş, bu modellerin performans değerleri hesaplanarak yöntem türü ve model özellikleri, performans ölçütleri ve de karmaşıklık değerleri açısından karşılaştırılmış ve böylelikle her bir model analiz edilmiştir. Bu tez çalışmasında elde edilen sonuçlar, araştırmanın dördüncü ve son aşamasında önerilen Derin Q-Ağları (DQN) tabanlı özgün modelin (DQN-IoT) diğer önerilen özgün ajan tabanlı siber saldırı tespit modellerine kıyasla daha ön plana çıktığını ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Detecting and preventing cyber attacks is of vital importance for computer network security. However, today's cyber attacks can occur so fast, complex, AI-supported, and even capable of being autonomous that they cannot be prevented by traditional Intrusion Detection Systems (IDS). Therefore, there is a need for autonomous IDSs that can perform automated reasoning. In this context, leveraging intelligent agent technologies for network security management is one of the most promising approaches. This thesis proposes an innovative approach to cyber attack detection using intelligent agent technologies for network security management. The study developed various unique agent-based attack detection models through a four-phase development method. The performance metrics of these models were calculated, and the methods, model features, performance criteria, and complexity values were compared, thereby analyzing each model. The results of this thesis indicate that the novel Deep Q-Networks (DQN)-based model (DQN-IoT) proposed in the fourth and final phase of the research stands out compared to other proposed unique agent-based cyber attack detection models.
Benzer Tezler
- Applications of artificial intelligence for the security of networks
Ağ güvenliği için yapay zeka uygulamalari
SELEN GEÇGEL ÇETİN
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
- A blockchain-based enhanced security system for IoT platforms
IoT platformları ıçın blockchaın tabanlı gelışmış güvenlık sıstemı
ABDULLAH AL MOKDAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜNAL ÇAVUŞOĞLU
- Integrated corridor management operation strategies
Entegre koridor yönetiminin işletme stratejileri
RUBA SAFI ABDULLAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Trafikİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN
- Sağlık verilerinin güvenli yönetimi için blokzincir tabanlı IOT-bulut mimarisi
Blockchain-based IOT-cloud architecture for secure management of health data
RUKİYE NUR ÇAYAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FEYZA YILDIRIM OKAY
- Wind-optimized route planning with deep reinforcement learning
Derin pekiştirmeli öğrenme ile rüzgar optimizasyonlu rota planlaması
MELİH SAFA CENGİZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ BAŞPINAR