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
- Tez No: 900446
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET FATİH AKAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- 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
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Bromtimol mavisi, bromkresol moru ve klorfenol kırmızısı indikatörleri katılmış özel besiyerlerinin sütlerde antibiyotik belirtilmesine uygunluğu üzerine araştırmalar
Başlık çevirisi yok
ESENGÜL TUNCER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSüt Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN YAYGIN
- Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması
Başlık çevirisi yok
MÜRŞİDE KESEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İşletmeEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN
- Purification of bacteriorhodopsin from halobacterium halobium and reconstitution studies in liposomes
Başlık çevirisi yok
M.BAKER ZABUT
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
BiyokimyaOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyokimya Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MERAL YÜCEL