Geri Dön

WS-AWRE: Intrusion detection using optimized whale sine feature selection and ANN weighted random forest classifier

WS-AWRE: Optimize edilmiş balina sinüs özellik seçimi ve ANN ağırlıklı rastgele orman sınıflandırıcısı kullanarak izinsiz giriş tespiti

  1. Tez No: 900446
  2. Yazar: OMAR ABDULKHALEQ ABDULKAREEM ALDABASH
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET FATİH AKAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: İzinsiz giriş tespiti, Makine Öğrenimi, Sinüs Kosinüs Algoritması, Balina Optimizasyon Algoritması, Yapay Sinir Ağı, Intrusion detection, Machine Learning, Sine Cosine Algorithm, Whale Optimization Algorithm, Artificial Neural Network
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bilgisayar ağlarının aşırı düzeyde büyümesi bilgi sisteminin bütünlüğünü, gizliliğinin sağlanmasını ve elde edilebilirliğini gerektirmektedir. Bu doğrultuda, IDS (İzinsiz giriş Tespit Sistemleri) ağların güvenliğini sağlamak ve izlemek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Aynı zamanda, Makine Öğrenimi (ML – Machine Learning) mevcut çalışmalarda izinsiz giriş tespiti için potansiyel çözümler sağlamak üzere yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışma, makine öğrenimini kullanarak ağdaki izinsiz girişlerin varlığını kontrol ederek izinsiz giriş tespitinin verimliliğini artırmayı amaçlamaktadır. Etkili bir özellik seçimi yaklaşımı her zaman hesaplama bilgisi ve bütünlük gibi performans stilleri üzerinde doğrudan etkilidir. Bu çalışmada, ağda var olan kötü niyetli faaliyetleri tespit etmek için özellik seçimi için Optimal Balina Sinüs Algoritması (OWSA) ve sınıflandırma için ANN Ağırlıklı Rastgele Orman (AWRF) olmak üzere iki teknik önerilmiştir. Bu çalışma, UNSW-BoT, NSL-KDD ve CICIDS2017 gibi veri kümelerini kullanarak değerlendirilen IDS'yi geliştirmektedir. Bu çalışmada önerilen model, hassasiyet, geri çekme, f1-skoru ve doğruluk gibi performans ölçütlerine göre daha iyi sonuçlar elde etmekte ve böylece IDS'nin verimliliğini artırmaktadır. Önerilen model, en iyi özellikleri seçmek ve optimum izinsiz giriş tespitini gerçekleştirmek için algoritmanın performansını ortaya koyan daha cazip sonuçlar ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

The tremendous growth of computer networks require integrity, achieving confidentiality and obtainability of information system. Accordingly, IDS (Intrusion Detection Systems) is extensively used to secure and monitor the networks. Concurrently, ML (Machine Learning) is commonly deployed to provide potential solutions for attack detection in existing studies. By using ML, the present study aims to increase the efficiency of intrusion detection by checking the presence of intrusion in the network. An efficient feature selection approach always directly influence on the performance styles such as computational information and integrity. Two techniques are proposed in this study, in order to detect the malicious activities that exists in the network–Optimal Whale Sine Algorithm (OWSA) for feature selection and ANN Weighted Random Forest (AWRF) for classification. The present study improves the IDS which is evaluated by using the datasets such as UNSW-BoT, NSL-KDD and CICIDS2017. These proposed model in the present study obtains better results in accordance with performance metrics such as precision, recall, f1-score and accuracy and there by increases the efficiency of IDS. The proposed model produces more attractive outcomes that exposes the performance of the algorithm in order to select the best features and perform optimal intrusion detection.

Benzer Tezler

  1. Tekstil sektöründe kullanilan su i̇ti̇ci̇ ki̇myasallarin ahşap malzemeni̇n bazi fi̇zi̇ksel özelli̇kleri̇ne etki̇si̇

    The effect of water repellent chemicals used in the textile sector on some physical properties of wood

    VEYSEL KAPÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Ağaç İşleriKarabük Üniversitesi

    Mobilya ve Dekorasyon Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SUAT ALTUN

  2. Conformal mapping of nets in n-dimensional weyl hypersurfaces

    n-boyutlu weyl hiperyüzeyleri üzerindeki şebekelerin konform tasviri

    Z.İNANÇ AKDENİZCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ABDULKADİR ÖZDEĞER

  3. İş değerlendirme ve Türkiye'deki uygulanması

    Başlık çevirisi yok

    ARZU GÜCEĞLİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURAY GÖKÇEN

  4. Kаzаk şairlerin mаnzum еsеrlеrіndе dіnі vе itіkаdі görüşlеrі (XX. yy. Sovyеt Dönеmі)

    Rеlіgіous аnd thеologіcаl vіеws of Kаzаkh poets іn thеіr works of vеrsе (XX. cеntury Sovіеt Pеrіod)

    SERİZHAN ISSAKUL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    DinBursa Uludağ Üniversitesi

    Temel İslam Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ÇELENK

  5. Secure service oriented architecture (soa) applications for subscriber based web services and its intranet support

    Abone tabanlı web hizmetleri ve intranet desteği için güvenilir servis yönelimli mimari uygulamaları

    OSMAN ARMANÇ ÇAMLIBEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. MALİK KEMAL ŞİŞ