Bilgisayar ağlarında makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak izinsiz giriş tespiti

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Atatürk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yönetim Bilişim Sistemleri - Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2018

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: MEYSAM AHANPANJEH

Danışman: Serdar Aydın

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

İzinsiz giriş tespit sistemi, bilgisayar ağlarında güvenlik tehditlerini algılamak ve önlemek amacıyla kullanılmaktadır. Saldırıları tespit etmek ve tanımlamak için, hesaplamaların hacmini azaltmak amacıyla tanılama sürecinde yararlı olan uygun özelliklerin seçilmesi gerekmektedir. Uygun özelliklerin seçimi, sınıflandırma algoritmalarının uygulanması için yer ve zaman yükünü azaltmaktadır. Bu tez çalışmasında uygun özelliklerin seçimi için K en yakın komşu algoritması, örneklerin sınıflandırılması için ise destek vektör makinesi kullanılmıştır. Destek vektör makinesi verileri önceden belirlenmiş kategorilere göre yeni bir alana almakta, böylece veriler doğrusal olarak (veya hiper düzlemle (Hyper Plane)) kategorilere ayrılabilmektedir. Bu tez çalışmasında 41 özellik içeren KDD99 veri tabanı kullanılmıştır. Sonuçlar, doğruluk ve DR değerinin sırasıyla 92.61 ve 92.06 olduğunu göstermektedir. Ayrıca, FAR değeri 100 tekrar ile karşılaştırıldığında 200 tekrar durumundan daha az bulunmuştur. Anahtar Kelimeler: İzinsiz giriş algılama sistemi, özellik seçimi, destek vektör makinesi, K en yakın komşu algoritması