A new computer network system for intrusion detection system (ids) detection in ad hoc network based on optimized data mining techniques
Makine öğrenme ve derin öğrenme teknikleri kullanan bilgisayar ağının güvenlik analizi
- Tez No: 672530
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada Bayos Optimizasyon Algoritmasına Dayalı Optimize Edilmiş Veri Madenciliği Tekniklerine Dayalı Geçici Ağdaki İzinsiz Giriş Tespit Sistemi (IDS) Tespit Sistemi. SVM verileri, çeşitli alanlarda kullanılan güç veri madenciliği sınıflandırıcısıdır. Bayes Optimizasyon Algoritması, SVM parametrelerini yüksek doğrulukta optimize etmek için uygulandı. Yöntem sonuçlarımızı kanıtlamak için kullanılan çeşitli değerlendirme teknikleri. Elde edilen sonuçlar, İzinsiz Giriş Tespit Sistemi (IDS) Tespiti alanında sunulan iyi bilinen araştırmalarla karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, Intrusion Detection System (IDS) Detection System in Ad Hoc Network based on Optimized Data Mining Techniques Based on Bayesian Optimization Algorithm. The data SVM is power data mining classifier used in various fields. The Bayesian Optimization Algorithm applied to optimize the parameters of SVM to presented high accuracy. Several evaluation techniques used to prove our method results. The obtained results compared with well-known researches presented in Intrusion Detection System (IDS) Detection field.
Benzer Tezler
- Yazılım tanımlı ağların güvenliği için yapay zekâ tabanlı bir yaklaşım
An artificial intelligence based approach for the security of software defined networks
MUHAMMET FATİH AKBAŞ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ CENGİZ GÜNGÖR
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENİS KARAARSLAN
- Kolektif makine öğrenmesi tabanlı ağ saldırı tespiti
Collective machine learning based network intrusion detection
ŞURA EMANET
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖNDER DEMİR
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖZDE KARATAŞ BAYDOĞMUŞ
- Enhancing intrusion detection systems' capability through feature-sets optimization
Özellik setleri optimizasyonu yoluyla hazırlık tespiti algılama sistemlerinin yeteneklerini artırmak
MOHAMMAD YASSİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiSiber Güvenlik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SENOL
- Use of artificial immune systems for network intrusion detection
Yapay bağışıklık sistemlerinin ağ saldırılarının tespiti için kullanımı
ORHAN BIYIKLIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. BÜLENT ÖRENCİK
- Kablosuz yerel alan ağlarında saldırıların tespit edilmesi ve analizi
Intrusion detection and analysis in wireless local area networks
MERVE ÖZKAN OKAY
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REFİK SAMET