Robustness and security deep learning for wireless communications systems
Kablosuz iletişim sistemleri için sağlamlık ve güvenlik derin öğrenme
- Tez No: 768239
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Saldırı tespit sistemi (IDS), Veri setleri, Yapay sinir ağları, Intrusion detection system (IDS), Data sets, Artificial neural networks
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bir kablosuz ağı izinsiz girişlerden korumak ve herhangi bir verinin gizliliğini sağlamak için bir Sızma Tespit Sistemi gereklidir. Birincil amaç, çeşitli ağ tehditlerini tanımlayabilen bir ağ saldırı tespit sisteminin doğru performansını elde etmektir. Bu teklifte, makine öğrenimini ve Derin Güçlendirme Öğrenme Algoritmasını (DRL) kullanarak çeşitli ağ izinsiz giriş biçimlerini tanımlayabilen bir Ağ İzinsiz Giriş Tespit Sisteminin (NIDS) performansını inceledik. Ağa izinsiz giriş tespitinde kullanılan değer tabanlı bir Takviyeli Öğrenme algoritması tekniği olan Derin Ağ yöntemi uygulandı. Ayrıca, çeşitli saldırı türlerinin aksine modelimizin doğruluğunu inceledik. Bu çalışmada DNN modelimizi QSVM, yapay sinir ağı, KNN ve LDAe gibi çeşitli yaklaşımlar kullanılarak oluşturulmuş önceki bir modelle karşılaştırdık. Amacımız, önceki uzmanlığa veya ilk denemeye güvenmeden farklı saldırı türlerini tanımaktır. Yanlış uyarıların sıklığını sınırlamak için veri toplamayı kullandık. Önceki çalışmalar, tüm modeller için aynı özellikleri içeren UNSW-15 Veri Kümesi gibi bir kıyaslama veri kümesine dayanıyordu. Çeşitli saldırı türlerinin tespitine yardımcı olan 85 özellik üzerinde çalıştık.
Özet (Çeviri)
In order to defend a wireless network from intrusion and ensure the confidentiality of any data, an Infiltration Detection System is required. The primary goal is to achieve accurate performance of a network intrusion detection system capable of identifying various types of network threats. In this proposal, we studied the performance of a Network Intrusion Detection System (NIDS) that can identify various forms of network intrusions by utilizing the machine learning and Deep Reinforcement Learning Algorithm (DRL). The Deep Network method, a value-based Reinforcement Learning algorithm technique utilized in network intrusion detection, was applied. Furthermore, we examined our model's accuracy in contrast to various types of attacks. We compared our DNN model to a previous model constructed utilizing several approaches such as QSVM, artificial neural network, KNN, and LDAe in this study. Our goal is to recognize different types of attacks without relying on prior expertise or the first attempt. To limit the frequency of false alerts, we employed data collection. Previous studies depended on a benchmark dataset, such as the UNSW-15 Dataset, which contains the same characteristics for all models. We worked on 85 characteristics that aided in the detection of various types of attacks.
Benzer Tezler
- Applications of artificial intelligence for the security of networks
Ağ güvenliği için yapay zeka uygulamalari
SELEN GEÇGEL ÇETİN
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
- Stability robustness analysis of linear systems
Başlık çevirisi yok
MEHMET KARAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1990
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. EROL SEZER
- The Control of heat exchangers using on-line identification, modern control theory and internal model control
Başlık çevirisi yok
MOSES NUNA BOGERE
- Robust estimation and spherically invariant random processes
Başlık çevirisi yok
YASEMİN YARDIMCI
Yüksek Lisans
İngilizce
1988
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiPROF. DR. MEHMET BÜLENT SANKUR
- Stability analysis of two-dimensional discrete systems
Başlık çevirisi yok
ASLI AYŞEN KARA
Yüksek Lisans
İngilizce
1990
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZAFER ÜNVER