Gri Kurt Algoritması ile Saldırı Tespit Sistemleri İçin Yeni Bir Yaklaşım
Yükleniyor...
Tarih
2022
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Ensititüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Cyber-attacks and the size of network data are increasing dramatically, and new methods have
been developed to keep organizations and data networks safe from developing dynamic threat types. When
more security tools and sensors are used in the existing corporate network, the amount of security event
and alert data that is generated continues to increase, making system flow difficult. Institutions should rely
on new technologies to assist and increase the number of human analysts in dealing with, preventing,
detecting, responding to, and responding to cyber safety incidents and potential attacks on their networks.
In recent years, as organizations have moved towards computer dependence and automation, it is essential
to create secure applications, systems, and networks. In addition to these difficulties, the number of threats
increases significantly due to the increase in the attack surface thanks to the multiple interfaces available
for each service. To mitigate the impact of these threats, researchers have suggested several solutions;
however, existing tools often fail to adapt to ever-changing structures and related threats. Artificial neural
networks based on the gray wolf optimization algorithm has designed for intrusion detection systems for
types of intrusion detection systems (IDS), their capabilities and methods of use in design.
Siber saldırıların ölçeği ve ağ verilerinin hacmi katlanarak artmaktadır. Kuruluşların ağlarını ve verilerini, gelişen dinamik tehdit türlerine karşı güvende tutmak için yeni yöntemler geliştirilmiştir. Günümüz kurumsal ağlarda daha fazla güvenlik aracı ve sensör kullanıldığında, oluşturulan güvenlik olayı ve uyarı verisi miktarı artmaya devam etmekte, bu da sistemin akışını zorlaştırmaktadır. Kuruluşlar, siber güvenlik olaylarının ve ağlarındaki potansiyel saldırıların izlenmesi, önlenmesi, tespit edilmesi ve yanıtlanması ile ilgilenirken insan analistlere yardımcı olmak ve bunları artırmak için yeni tekniklere güvenmek zorundadır. Son yıllarda kuruluşlar bilgisayarlara ve otomasyona bağımlı olmaya doğru ilerlerken, güvenli uygulamalar, sistemler ve ağlar oluşturmak gerekmektedir. Bu zorlukların yanı sıra, her servis için sunulan sayısız arabirim sayesinde artan saldırılardan dolayı tehdit sayısı katlanarak artmaktadır. Bu tehditlerin etkisini hafifletmek için araştırmacılar sayısız çözüm önerdiler; Ancak, mevcut araçlar genellikle sürekli değişen mimarilere ve ilgili tehditlere uyum sağlayamıyor. Bu tezde mevcut Saldırı Tespit Sistemleri (STS) türleri, yetenekleri ve tasarımında kullanılan yöntemleri incelenerek saldırı tespit sistemleri için gri kurt optimizasyon algoritması tabanlı bir yapay sinir ağı tasarlanmıştır.
Siber saldırıların ölçeği ve ağ verilerinin hacmi katlanarak artmaktadır. Kuruluşların ağlarını ve verilerini, gelişen dinamik tehdit türlerine karşı güvende tutmak için yeni yöntemler geliştirilmiştir. Günümüz kurumsal ağlarda daha fazla güvenlik aracı ve sensör kullanıldığında, oluşturulan güvenlik olayı ve uyarı verisi miktarı artmaya devam etmekte, bu da sistemin akışını zorlaştırmaktadır. Kuruluşlar, siber güvenlik olaylarının ve ağlarındaki potansiyel saldırıların izlenmesi, önlenmesi, tespit edilmesi ve yanıtlanması ile ilgilenirken insan analistlere yardımcı olmak ve bunları artırmak için yeni tekniklere güvenmek zorundadır. Son yıllarda kuruluşlar bilgisayarlara ve otomasyona bağımlı olmaya doğru ilerlerken, güvenli uygulamalar, sistemler ve ağlar oluşturmak gerekmektedir. Bu zorlukların yanı sıra, her servis için sunulan sayısız arabirim sayesinde artan saldırılardan dolayı tehdit sayısı katlanarak artmaktadır. Bu tehditlerin etkisini hafifletmek için araştırmacılar sayısız çözüm önerdiler; Ancak, mevcut araçlar genellikle sürekli değişen mimarilere ve ilgili tehditlere uyum sağlayamıyor. Bu tezde mevcut Saldırı Tespit Sistemleri (STS) türleri, yetenekleri ve tasarımında kullanılan yöntemleri incelenerek saldırı tespit sistemleri için gri kurt optimizasyon algoritması tabanlı bir yapay sinir ağı tasarlanmıştır.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Saldırı Tespit Sistemleri, Gri Kurt Optimizasyon algoritması, Yapay Sinir Ağları, Intrusion Detection Systems, Gray Wolf Optimization algorithm, Artificial Neural Networks
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Al-Khazraji, S. S., (2022). Gri Kurt Algoritması ile Saldırı Tespit Sistemleri İçin Yeni Bir Yaklaşım. (Yüksek Lisans Tezi). Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
