Geri Dön

Güvenli ağ bağlantıları için yapay sinir ağları kullanılarak anormal aktiviteleri ve siber tehditleri tespit eden alternatif yazılım geliştirilmesi

Development of alternative software for detecting abnormal activities and cyber threats using artificial neural networks for secure network connections

PDF İndir

  1. Tez No: 941402
  2. Yazar: MEHMET KARADENİZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ÖZEK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Daha sonBu tez çalışması, yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak ağ trafiğinde meydana gelen anomali niteliğindeki siber tehditlerin tespit edilmesini amaçlamaktadır. Dijitalleşmenin hızla arttığı günümüzde, internet bağlantılı cihazların sayısındaki dramatik artışla birlikte, bireyler, kurumlar ve altyapılar daha fazla siber saldırı riskiyle karşı karşıya kalmaktadır. Geleneksel imza tabanlı saldırı tespit sistemleri, özellikle daha önce karşılaşılmamış (zero-day) tehditler karşısında yetersiz kalmaktadır. Bu nedenle, anomali tabanlı tespit sistemlerine olan ihtiyaç giderek artmaktadır. Çalışmada, yapay zekâ temelli sistemlerin siber güvenlik alanında nasıl kullanılabileceği ele alınmış; özellikle zaman bağımlı verilerle başa çıkabilen Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM), Çok Katmanlı A lgılayıcı (MLP) ve hibrit yapılar gibi farklı YSA modelleri değerlendirilmiştir. Geliştirilen modeller, CSE-CIC-IDS2018, CICIDS2017, SIEM Veri Seti gibi kapsamlı veri setleri üzerinde eğitilmiş; DDoS, Botnet, Kaba Kuvvet Saldırıları gibi yaygın saldırı türlerine karşı yüksek doğruluk oranlarıyla test edilmiştir. Tez kapsamında geliştirilen sistem, ağ trafiği üzerindeki olağandışı davranışları yüksek doğrulukla tespit edebilmekte ve adaptif yapısıyla gelecekte ortaya çıkabilecek yeni tehdit türlerine karşı da etkin savunma sunmaktadır. Sonuç olarak, bu çalışma, geleneksel yöntemlerin ötesine geçerek siber güvenlikte yenilikçi ve veri odaklı bir yaklaşım ortaya koymakta; bireylerin, kurumların ve kamu altyapılarının dijital güvenliğine katkı sağlamayı hedeflemektedir. ra doldurulacaktır

Özet (Çeviri)

This thesis aims to detect anomalous activities and cyber threats in network traffic using Artificial Neural Networks (ANN). In today's rapidly digitalizing world, the exponential increase in internet-connected devices has significantly heightened the risk of cyber-attacks targeting individuals, institutions, and critical infrastructures. Traditional signature-based intrusion detection systems often fall short in identifying previously unknown (zero-day) threats, emphasizing the growing need for anomaly-based detection systems. This study explores how artificial intelligence-based approaches can be utilized in cybersecurity, focusing on ANN models such as Long Short-Term Memory (LSTM), Multi-Layer Perceptron (MLP), and hybrid structures capable of handling time-dependent data. The proposed models were trained on widely used datasets such as CSE-CIC-IDS2018, CICIDS2017, NSL-KDD, and KDD CUP 99, and were tested against common attack types like DDoS, Botnet, and Brute Force, achieving high accuracy rates. The developed system demonstrates a strong ability to identify abnormal behaviors in network traffic and offers an adaptive structure capable of responding to emerging threats. In conclusion, this study presents an innovative, data-driven approach to cybersecurity that goes beyond conventional methods and aims to contribute to the digital safety of individuals, organizations, and public infrastructure.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    692595

    Building sensor-based real-time predictive maintenance system by utilizing artificial intelligent techniques

    Yapay akıllı teknikleri kullanarak sensör tabanlı gerçek zaman tahminli bakım sistemi kurulması

    RAGHAD MOHAMMED KHORSHEED

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  2. Tez No

    8

    Eksternal etmoidektomiler

    Başlık çevirisi yok

    ERCÜMENT AKMAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kulak Burun ve BoğazGazi Üniversitesi

    Kulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. NECMETTİN AKYILDIZ

  3. Tez No

    242

    Buğday mutant populasyonlarında çeşitli tarımsal özellikler arasındaki ilişkiler

    Başlık çevirisi yok

    M. İLHAN ÇAĞIRGAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    ZiraatEge Üniversitesi

    Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN B. YILDIRIM

  4. Tez No

    47

    Mikrobiyoloji laboratuvarlarında kaza nedeni oluşan enfeksiyonlar

    Başlık çevirisi yok

    ŞENAY TÜRE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    MikrobiyolojiGazi Üniversitesi

    Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    PROF. DR. KAZIM KURTAR

  5. Tez No

    52

    Organize sanayi bölgelerinde iş güvenliği sorunlarının teknik ve bilimsel araştırılmasında bir yöntem önerisi

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET ALİ YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriGazi Üniversitesi

    Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. İBRAHİM BOYNUKALIN

Geri Dön