Siber saldırı tespiti için makine öğrenmesi yöntemlerinin performanslarının incelenmesi

dc.contributor.authorDemir, Fatih
dc.date.accessioned2026-08-12T15:33:25Z
dc.date.issued2021
dc.departmentFırat Üniversitesi
dc.description.abstractİnternet tabanlı cihazların kullanımının artması, siber ortamda güvenlik sorunlarına yol açmaktadır. Kötü amaçlı yazılımlar, sistemlerin işleyişini bozabilir ve sistemlerdeki güvenlik açıkları nedeniyle veri gizliliğini tehlikeye atabilir. Siber saldırıları belirlemek ve sınıflandırmak için Saldırı Tespit Sistemleri (STS) geliştirilmektedir. Yapay zeka tabanlı yöntemler, STS sistemlerini iyileştirmek için daha sık kullanılmaktadır. Bu çalışmada, STS sistemlerinin geliştirilmesinde yaygın olarak kullanılan ISCX-2012 veri setinin kullanıldığı literatür çalışmaları gözden geçirilmiştir. Ayrıca bu veri seti kullanılarak makine öğrenmesi tabanlı güçlü bir yaklaşım ile siber saldırılar %100 doğrulukla tespit edilmiştir. Önerilen yöntemin sınıflandırma doğruluğu performansını artırmak için öznitelik ve hiperparametre seçme algoritmaları kullanılmıştır. Önerilen yaklaşımın yapay zeka temelli STS sistemleri geliştirmek için faydalı olacağı düşünülmektedir.
dc.identifier.doi10.25092/baunfbed.876338
dc.identifier.endpage791
dc.identifier.issn1301-7985
dc.identifier.issn2536-5142
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage782
dc.identifier.trdizinid437599
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.25092/baunfbed.876338
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/437599
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11508/33862
dc.identifier.volume23
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofBalıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.relation.tubitakinfo:eu-repo/grantAgreement/TUBITAK//
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_TR-Dizin_20260511
dc.subjectMakine Öğrenmesi
dc.subjectSiber Saldırı
dc.subjectSaldırı Tespit Sistemleri
dc.titleSiber saldırı tespiti için makine öğrenmesi yöntemlerinin performanslarının incelenmesi
dc.typeArticle

Dosyalar