Yazar "Demir, Emra" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • [ X ]
    Öğe
    Tree-based machine learning methods combined with swarm intelligence feature selection for intrusion detection
    (Adana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, 2024) Demir, Emra; Kaya, Yasin
    Gelişen teknoloji iletişim ve bilgi taşıma sürecini nesnel dünyadan dijital ortama taşımıştır. Bu değişim özellikle ağ trafiğinde atışa neden olmuştur. Bunun yanı sıra nesnel dünyada gerçekleştirilen bir çok iş ve işlem de dijital dünyaya aktarılmıştır. Banka bilgileri, ticari sır niteliğindeki bilgiler, kişisel veriler gibi hassas veriler de dijital ortama aktarıldığı için bu verilere ulaşıp çıkar elde etmeyi isteyen kötü amaçlı insanlar, geliştirdikleri yazılımlarla veri güvenliğini tehdit etmektedir. Bunun yanı sıra yoğun veri trafiği, kullanıcı sayısının çokluğu veri güvenliği sistemlerinin kapasitelerini zorlamaktadır. Veri trafiği datalarının toplanması ve veri trafiğinin normal olanla anormal olanın ayıklanması süreci yukarıda açıklanan nedenlerden ötürü zorlu bir süreçtir. Veri güvenliği sürecinin bir parçası olarak saldırı tespit sistemleri (IDS) bu süreçte görev alan yapılardan biridir. Bu sistemden beklenen, normal veri trafiği ile anormal veri trafiğini birbirinden ayırması ve bu işlemi yüksek doğruluk oranı ve olabildiğince düşük işlem süresinde yerine getirebilmesidir. Bilim dünyasında saldırıların tespiti süreci çeşitli yöntemlerle ele alınmıştır. Bazı tespit yöntemleri, daha önce anormal veri trafiği olarak işaretlenmiş verilerin izini yani imzasını ararken, bazı tespit sistemleri veri trafiğindeki anormalliği tespit etmeyi hedeflemiştir. Bu çalışmada anomali tespit yöntemi baz alınmıştır. Makine öğrenmesi otonom olması ve yüksek veri boyutlarıyla başa çıkabilmesi özellikleri nedeniyle bu yöntemde sıklıkla kullanılmıştır. Bu araştırma çalışmasında makine öğrenmesi modellerinde kullanılacak veri setini en iyi temsil eden öz nitelikleri belirlemek amacıyla sürü zekası algoritmaları kullanılmış, elde edilen özet veri seti makine öğrenmesi modelleri ile sınıflandırma işlemine tabi tutulmuştur. Önceki çalışmalarda elde edilen sonuçlarla kıyas yapabilmek için yaygın kullanılan 3 veri seti seçilmiştir. Çalışmada elde edilen sonuçlara göre, sürü zekası algoritmaları ile özetlenen veriyi kullanan makine öğrenmesi modelleri yüksek doğruluk oranına ulaşmış ve sürü zekası algoritmaları bu sürece işlem süresini kısaltma anlamında katkı sağlamıştır.