A new computer security technique based data science techniques
Yeni bir bilgisayar güvenlik tekniği tabanlı veri bilimi teknikleri
- Tez No: 844751
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET SARIKAHYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Gedik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dijital teknolojinin yaygınlaşması ve ona bağımlı hale gelmesi nedeniyle siber güvenlik günümüz dünyasında acil bir konu olarak ortaya çıkmıştır. Yetkisiz erişim, veri ihlalleri ve ağ istilası tehlikeleri, daha fazla kişi ve işletme ağ bağlantılı teknolojinin avantajlarından faydalandıkça artıyor. İzinsiz giriş tespiti, güvenlik ihlallerine anında yanıt verilmesine olanak sağladığı için bu tehlikelerin azaltılması açısından önemlidir. Ağ trafiği, sistem günlükleri ve diğer veri kaynakları, bilgisayar korsanlığı veya diğer kötü amaçlı etkinlik göstergelerinin araştırılması amacıyla izinsiz giriş tespit sistemleri (IDS) tarafından izlenir ve analiz edilir. Bir güvenlik ihlali veya başka bir zararlı faaliyet durumunda, bu teknolojiler bunu tespit edebilir ve ilgili makamlara bildirimde bulunabilir. Ancak bir IDS'nin başarısı büyük ölçüde özelliklerin dikkatli seçimine bağlıdır. Bir izinsiz giriş tespit sisteminin başarısı veya başarısızlığı büyük ölçüde tespit için kullanılan veri kümesinin kalitesine bağlıdır ve“özellik seçimi”burada devreye girer. Amaç, özelliklerin ayırt etme yeteneğini korurken veya geliştirirken verinin boyutsallığını en aza indirmektir. Yüksek boyutlu veri kümeleri, ilgisiz veya gereksiz özellikler ve boyutluluğun laneti, izinsiz giriş tespitinde özellik seçiminin ele almaya çalıştığı engellerden yalnızca birkaçıdır. Uzman bilgisine veya deneme yanılmaya dayalı manuel özellik seçimi, geleneksel yolların örnekleridir; yine de bu yöntemler zaman alıcıdır, özneldir ve bazen verimsizdir.
Özet (Çeviri)
Due to the proliferation and dependence on digital technology, cyber security has emerged as a pressing issue in today's world. The dangers of unauthorized access, data breaches, and network invasions are growing as more people and businesses take use of the perks of networked technology. Intrusion detection is essential in reducing these dangers since it allows for instantaneous response to security breaches. Network traffic, system logs, and other data sources are monitored and analyzed by intrusion detection systems (IDS) in search of indicators of hacking or other malicious activity. In the event of a security breach or other harmful activity, these technologies can detect it and notify the appropriate authorities. The success of an IDS, however, hinges largely on the careful selection of features. The success or failure of an intrusion detection system relies heavily on the quality of the dataset used for detection, and this is where“feature selection”comes in. The objective is to minimize the data's dimensionality while maintaining or improving the features' discriminating ability. High-dimensional datasets, irrelevant or redundant features, and the curse of dimensionality are only some of the obstacles that feature selection in intrusion detection seeks to address. Manual feature selection based on expert knowledge or trial and error are examples of traditional ways; nevertheless, these methods are time-consuming, subjective, and sometimes unproductive.
Benzer Tezler
- Değişken rezolüzyonlu görüntü örnekleyici
Multi resolution image sampler
RIZA CAN TARCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. M. SAİT TÜRKÖZ
- Sayısal hücre görüntülerinin kodlanması ve nicel analizi
Coding and quantitative analysis of the digital cell images
NEŞE APAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Öznitelik tabanlı otomatik parmakizi eşleme
Başlık çevirisi yok
ÖZLEM İNANDIK
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Sayısal imza sistemlerinin incelenmesi
Digital signature schemes
GANIME BETÜL ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET BÜLENT ÖRENCİK
- Automatic tracking and identification systems in navigation
Navigasyon amaçlı kullanılan otomatik izleme ve tanıma sistemleri
YUSUF BARIŞ ÇABUK
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ERCAN TOPUZ