Veri madenciliği teknikleri ile bilgisayar ağlarında anomali tespiti
Küçük Resim Yok
Tarih
2013
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Karabük Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bilgi çağının en önemli unsurları olan bilginin üretilmesi , korunması ve erişilmesinde kullanılan bilgisayar ağlarının hız, güvenlik ve sürekliliği bugün hayatın vazgeçilmezleri arasında ilk sıralarda yerini almaktadır. Bu yüzden ağdaki düzensizliklerin zamanında tespit edilip önlemlerin alınması gerekmektedir. Bu çalışmadaki amaç bilgisayar ağlarındaki anomali tespitinde veri madenciliği tekniklerinden faydalanarak Binary Lojistik Regresyon tekniğinin uygulanabilirliğini incelemektir. Bu amaçla Saldırı Tespit Sistemleriyle ilgili çalışmalarda en sık kullanılan veri setlerinden olan KDD Cup?99 veri seti kullanılarak bir matematiksel model oluşturulup bu modelin uygunluğu test edilmiştir. Çalışma sonucu elde edilen model, test veri seti üzerinde uygulandığında gerçekte saldırı olan kayıtların 99,6% kadarının saldırı olduğunu bulmuştur. Eğitim veri setinde ise bu oran 99,9% olarak tespit edilmiştir.
The most important elements of the information age is generation, securing, and access to knowledge, so the location of the first rank in indispensable of life today is computer networks with high speed, security, and continuity. Therefore, measures should be taken timely when anomalies detected in the network. The purpose of this working is to detect if logistic regression with data mining techniques is usable in anomaly detection for computer networks. For this purpose we used KDD Cup?99 data set for mathemaical model and tested that model for convenience. As a result of the model, in training dataset our model correctly found 99,6% of the real anomalies that are in the data set. In testing dataset our model found 99,9% of the real anomalies that are in the dat set.
The most important elements of the information age is generation, securing, and access to knowledge, so the location of the first rank in indispensable of life today is computer networks with high speed, security, and continuity. Therefore, measures should be taken timely when anomalies detected in the network. The purpose of this working is to detect if logistic regression with data mining techniques is usable in anomaly detection for computer networks. For this purpose we used KDD Cup?99 data set for mathemaical model and tested that model for convenience. As a result of the model, in training dataset our model correctly found 99,6% of the real anomalies that are in the data set. In testing dataset our model found 99,9% of the real anomalies that are in the dat set.
Açıklama
Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control ; Matematik
