Siber güvenlikte yapay zeka uygulamalarının karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of artificial intelligence applications in cyber security
- Tez No: 957113
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ATINÇ YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Son yıllarda teknolojinin hayatımızda giderek daha fazla yer edinmesiyle birlikte siber saldırılar da sayı ve karmaşıklık açısından artmıştır. Bu durum, mevcut güvenlik önlemlerinin yetersiz kalmasına ve daha gelişmiş yöntemlere ihtiyaç duyulmasına neden olmuştur. Bu tez çalışmasında, geleneksel saldırı tespit sistemleri (IDS) ile yapay zekâ temelli saldırı tespit sistemlerinin etkinlikleri karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Araştırmanın temel amacı, klasik yöntemlere ek olarak makine öğrenmesi, derin öğrenme ve büyük dil modellerinin (LLM) siber saldırıları belirlemedeki başarılarını, avantaj ve dezavantajlarını ortaya koymaktır. Zero Trust güvenlik yaklaşımı, güncel saldırı türleri, güvenlik kontrolleri, etik ve yasal düzenlemeler de değerlendirilmiştir. İlk aşamada son 15 yıldaki akademik çalışmalar incelenmiş, ardından CIC-IDS2017, UNSW-NB15 ve CTU-13 veri kümeleri kullanılarak deneyler gerçekleştirilmiştir. Deneylerde klasik yöntemler ile yapay zekâ tabanlı sistemlerin saldırı tespit başarı oranları, hata oranları ve tepki süreleri karşılaştırmalı olarak ölçülmüştür. Sonuçlar, klasik IDS sistemlerinin bilinen saldırılarda etkili ancak yeni veya karmaşık saldırılarda yetersiz olduğunu göstermiştir. Yapay zekâ yöntemlerinin ise özellikle yeni ve karmaşık saldırılarda daha başarılı olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak, klasik ve yapay zekâ yöntemlerinin birlikte kullanılmasının daha etkili bir güvenlik çözümü sağlayacağı vurgulanmıştır
Özet (Çeviri)
In recent years, as technology has increasingly become a part of our lives, cyber-attacks have also grown in number and complexity. This situation has caused current security measures to become inadequate, highlighting the need for more advanced approaches. In this thesis, the effectiveness of traditional intrusion detection systems (IDS) and artificial intelligence-based intrusion detection systems has been comparatively examined. The primary aim of this research is to reveal the success rates, advantages, and disadvantages of machine learning, deep learning, and large language models (LLM) in detecting cyber-attacks, in addition to classical methods. Furthermore, the Zero Trust security approach, current types of cyber-attacks, security controls, and ethical and legal regulations have also been evaluated. In the initial phase, academic studies from the last 15 years were reviewed, followed by experiments conducted using CIC-IDS2017, UNSW-NB15, and CTU-13 datasets. In these experiments, the attack detection success rates, error rates, and response times of classical methods and artificial intelligence-based systems were comparatively measured. Results indicated that classical IDS systems are effective against known attacks but inadequate in detecting new or complex ones. On the other hand, artificial intelligence methods were found to be more successful, especially in identifying new and sophisticated attacks. Consequently, the study emphasizes that combining classical and artificial intelligence methods would provide a more effective security solution.
Benzer Tezler
- Yapay zekanın bankacılık sektörü ve finansal kararlarda kullanımı: Türkiye ve AB örneği
The use of artificial intelligence in the banking sector and financial decisions: Example from Turkey and the EU
AYŞE KOÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bankacılıkİstanbul ÜniversitesiAvrupa Birliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT ÇETİN
- Üniversite öğrencilerinin yapay zekâ kavramına ilişkin metaforları ve görüşleri üzerine karşılaştırmalı nitel bir araştırma
A comparative qualitative research on university students' metaphors and views on the concept of artificial intelligence
AFRA NUR VATANSEVER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİBEL CENGİZHAN
- Yapay zekâ çağında sosyal güvenlik: Sosyal medya platformlarında veri gizliliği ve güvenlik sorunları, fırsatlar ve zorluklar
Social security in the age of artificial intelligence: Data privacy and security issues, opportunities and challenges on social media platforms
HUSAM BERDİ RADHİ RADHI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Radyo-Televizyonİstanbul Gelişim ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM TUĞÇE KELEŞ
- Nesnelerin interneti ekosisteminde yapay zeka tabanlı saldırı tespit sistemi geliştirilmesi
Developing an artificial intelligence based intrusion detection system on internet of things ecosystem
UMUR KURİŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR CAN TURNA
- Türkiye'de elektronik vergi uygulamalarının vergi denetimi açısından değerlendirilmesi
Evaluation of electronic tax practices in terms of tax audit in Turkey
ORHAN AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
MaliyeManisa Celal Bayar ÜniversitesiMaliye Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLİN CANBAY