Geri Dön

Makina öğrenmesile biyometrik sahtekarlığa ve ağ anormallik tespitine dayalı saldırı tespiti

Intrusion detection based on biometric spoofing and network anomaly detection with machine learning algorithms

  1. Tez No: 679449
  2. Yazar: SAJAD EINY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CEMİL ÖZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, sistemlerde saldırı tespiti için dört farklı yeni yaklaşım önerdik. Bilgiye dayalı olarak her çevrimiçi platform farklı şekillerde saldırabilir. Bu projede, biyometrik sahtekarlık tespiti için derin öğrenme algoritmalarını kullandık. Ayrıca, DDOS gibi farklı saldırılar için, ağlarda anormallik tespitine dayalı yeni bir yaklaşım önerdik. bu durumda projemiz iki ana bölüme ayrılmaktadır: Yüz sahteciliği algılama: Yüz sahtekarlığı saldırıları, izinsiz giriş tespit saldırılarından biridir. yüz sahteciliği tespiti için, iki farklı gruba ayırdığımız iki yeni uygulama önerdik. Birincisi, derin çok renkli özellik öğrenimi ile yüz sahtekarlığı tespiti için IoT-bulut tabanlı platforma önerdik. Ikinci olan, yüz sahtekarlığı tespiti için önerilen ikinci yöntem, Robust ana bileşen analizi ve derin inanç ağı yardımıyla hareket analizine dayanmaktadır. Ağda izinsiz giriş ve anormallik algılama: Bu bölümde, ağ saldırı tespiti için iki farklı yöntemi inceledik ve önerdik. Üçüncüsü, Çok Amaçlı Parçacık Sürüsü Algoritmasına dayalı Özellik Seçimi ve Hızlı Öğrenme Ağının Kombinasyonunu önerdik. Bu teknikte, özellikleri seçmek, ağı eğitmek ve modeli test etmek için KDD Cup veri setini kullandık. Dördüncü ,hibrit Çıkarım Sistemleri Kullanan Ağ Güvenliği için Anormallik ve İmza Tabanlı IDS'yi önerdik.

Özet (Çeviri)

In this study, we proposed four different approaches for intrusion detection in systems. Based on the information, every online platform can attack in different ways. In this project, we used deep learning algorithms for biometric fraud detection. We also proposed a new approach based on anomaly detection in networks for different attacks such as DDOS. In this case, our project is divided into two main parts: Face spoofing detection: Face spoofing attacks are one of the intrusion detection attacks. We have proposed two new applications for face spoofing detection, which we divided into two different groups. The first one, we proposed IoT-cloud based platform for face spoofing detection with deep multicolor feature learning. The second method suggested for face spoofing detection is based on motion analysis with the help of Robust principal component analysis and deep belief network. Network intrusion and anomaly detection: In this section, we have reviewed and suggested two different methods for network attack detection. The third one, we proposed the Combination of Feature Selection and Fast Learning Network based on the Multipurpose Particle Swarm Algorithm. The forth one, We proposed Anomaly and Signature Based IDS for Network Security Using Hybrid Inference Systems.

Benzer Tezler

  1. Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi

    Başlık çevirisi yok

    NACİYE TÜRKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  2. Diyabetus mellitus'da gözlenen mikrovasküler komplikasyonların prostaglandinler ile olan ilişkisi

    The Relation of microvaskular complications observed in diabetes mellitus with prostoglandins

    CANAN NEBİGİL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Eczacılık ve FarmakolojiCumhuriyet Üniversitesi

    Farmakoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YUSUF SARIOĞLU

  3. Kam yapma aparatı

    Cam milling attachment

    ORHAN UZUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEVZİ ERCAN

  4. Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu

    Başlık çevirisi yok

    İRFAN KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ BORAT

  5. Helisel yayların statik karakteristiklerini ölçme ve kontrol etme cihazının tasarımı ve imalatı

    Design and manufacture of a device measuringand controlling the static characteristics of helical springs

    MUAMMER MUSULLUOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEVZİ ERCAN