Geri Dön

WS-AWRE: Intrusion detection using optimized whale sine feature selection and ANN weighted random forest classifier

WS-AWRE: Optimize edilmiş balina sinüs özellik seçimi ve ANN ağırlıklı rastgele orman sınıflandırıcısı kullanarak izinsiz giriş tespiti

  1. Tez No: 900446
  2. Yazar: OMAR ABDULKHALEQ ABDULKAREEM ALDABASH
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET FATİH AKAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: İzinsiz giriş tespiti, Makine Öğrenimi, Sinüs Kosinüs Algoritması, Balina Optimizasyon Algoritması, Yapay Sinir Ağı, Intrusion detection, Machine Learning, Sine Cosine Algorithm, Whale Optimization Algorithm, Artificial Neural Network
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 129

Özet

Bilgisayar ağlarının aşırı düzeyde büyümesi bilgi sisteminin bütünlüğünü, gizliliğinin sağlanmasını ve elde edilebilirliğini gerektirmektedir. Bu doğrultuda, IDS (İzinsiz giriş Tespit Sistemleri) ağların güvenliğini sağlamak ve izlemek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Aynı zamanda, Makine Öğrenimi (ML – Machine Learning) mevcut çalışmalarda izinsiz giriş tespiti için potansiyel çözümler sağlamak üzere yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışma, makine öğrenimini kullanarak ağdaki izinsiz girişlerin varlığını kontrol ederek izinsiz giriş tespitinin verimliliğini artırmayı amaçlamaktadır. Etkili bir özellik seçimi yaklaşımı her zaman hesaplama bilgisi ve bütünlük gibi performans stilleri üzerinde doğrudan etkilidir. Bu çalışmada, ağda var olan kötü niyetli faaliyetleri tespit etmek için özellik seçimi için Optimal Balina Sinüs Algoritması (OWSA) ve sınıflandırma için ANN Ağırlıklı Rastgele Orman (AWRF) olmak üzere iki teknik önerilmiştir. Bu çalışma, UNSW-BoT, NSL-KDD ve CICIDS2017 gibi veri kümelerini kullanarak değerlendirilen IDS'yi geliştirmektedir. Bu çalışmada önerilen model, hassasiyet, geri çekme, f1-skoru ve doğruluk gibi performans ölçütlerine göre daha iyi sonuçlar elde etmekte ve böylece IDS'nin verimliliğini artırmaktadır. Önerilen model, en iyi özellikleri seçmek ve optimum izinsiz giriş tespitini gerçekleştirmek için algoritmanın performansını ortaya koyan daha cazip sonuçlar ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

The tremendous growth of computer networks require integrity, achieving confidentiality and obtainability of information system. Accordingly, IDS (Intrusion Detection Systems) is extensively used to secure and monitor the networks. Concurrently, ML (Machine Learning) is commonly deployed to provide potential solutions for attack detection in existing studies. By using ML, the present study aims to increase the efficiency of intrusion detection by checking the presence of intrusion in the network. An efficient feature selection approach always directly influence on the performance styles such as computational information and integrity. Two techniques are proposed in this study, in order to detect the malicious activities that exists in the network–Optimal Whale Sine Algorithm (OWSA) for feature selection and ANN Weighted Random Forest (AWRF) for classification. The present study improves the IDS which is evaluated by using the datasets such as UNSW-BoT, NSL-KDD and CICIDS2017. These proposed model in the present study obtains better results in accordance with performance metrics such as precision, recall, f1-score and accuracy and there by increases the efficiency of IDS. The proposed model produces more attractive outcomes that exposes the performance of the algorithm in order to select the best features and perform optimal intrusion detection.

Benzer Tezler

  1. Antepfıstığı ve bağ alanlarında sorun olan yabancı otlar ve alternatif mücadele yöntemlerinin belirlenmesi

    Weed species in pistachio and vineyard plantations determination of alternative control methods and

    SELÇUK ÖZCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    ZiraatGaziosmanpaşa Üniversitesi

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN ÖNEN

    PROF. DR. HİKMET GÜNAL

  2. Rusya finansal piyasalarında serbestleşme ve derinleşme, bankacılık sektörünün rolü

    Financial liberalization and financial deepening in Russian financial markets. The role of banking sector

    RUSLAN BABAYEV

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN SELÇUK

  3. Dirençli başağrısı olan hastalarda optik sinir çapı ve NSE değerlerinin prospektif analizi

    Prospective analysis of optic nerve diameter and NSE values in patients with resistant headache

    NACİYE ORÇAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İlk ve Acil YardımÇukurova Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYÇA AÇIKALIN AKPINAR

  4. Huzurevinde ve kendi evlerinde kalan yaşlıların depresyon yaygınlığı ve risk faktörleri açısından karşılaştırılması

    Başlık çevirisi yok

    ALEV KILIÇOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    PsikiyatriEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Psikiyatri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEM KAPTANOĞLU

    YRD. DOÇ. DR. ÇINAR YENİLMEZ

  5. Td-tipi Mn(NH3)2 M(CN)4. 2An (M=Zn,Cd veya Hg) konak-konuk bileşiklerin kırmızı-altı spektroskopisi ile incelenmesi

    Study of Td-type Mn(NH3)2 M(CN)4. 2An (M=Zn, Cd or Hg)clathrates by using infrared spectroscopy

    YASEMİN KUTUCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Fizik ve Fizik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. MEHMET ÇİVİ