Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
166903	Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.	A genetic-based intelligent intrusion detection system / Genetik tabanlı akıllı bir saldırı tespit sistemi Yazar:HALİL ÖZBEY Danışman: DOÇ. DR. TAYYAR ŞEN Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering Dizin:	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2005 150 s.
oz GENETİK TABANLI AKILLI BİR SALDIRI TESPİT SİSTEMİ ÖZBEY, Halil Yüksek Lisans, Endüstri Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Tayyar ŞEN Eylül 2005, 139 sayfa Bu çalışmada bilgisayar sistemlerinde yeni tip saldırıların tespit edilmesi sorunu ele alınmıştır. Yaygın olarak kullanılan bilgi-tabanlı mekanizmalar bu soruna karşı çaresiz kalmaktadır. Davranış tabanlı prototipler ya hassasiyet ve bütünlük sorunları yaşamakta ya da gerçekte elde olmayan anormal durum verisine gerek duymaktadır. Amacımız hedef sistem için negatif veri kullanmadan tatminkar bir davranış modeli üretebilecek bir algoritma geliştirmektir. İlk olarak Kova Birliği Algoritması'na [8] teşvikler eklenmiş genetik tabanlı makine öğrenimi teknikleri kullanan davranış tabanlı akıllı bir algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritma olası durumları normal ve anormal olmak üzere iki sımfa ayırıp anormal gözlemleri bir saldırının varlığının kanıtları olarak yorumlamaktadır. Daha sonra normal davranışı kavramaya odaklanıp yine saldırıları anormal durumları saptayarak algılayan bir model sunulmaktadır. Normal durum verilerinin sürekli olarak eklenip her adımda benzer kural Mülerinin birleştirilmesi ile az yer kaplayan ama yüksek derecede bütünlük arz eden bir kural kümesi elde edilmektedir. KDD-99 veri kümesi ile yapılan testlerde oldukça iyi sonuçlar alınmıştır. Anahtar Kelimeler: Saldın Tespiti, Genetik Algoritmalar, Makine Öğrenimi.
ABSTRACT A GENETIC-BASED INTELLIGENT INTRUSION DETECTION SYSTEM ÖZBEY, Haul M.Sc, Department of Industrial Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Tayyar ŞEN September 2005, 139 pages In this study we address the problem of detecting new types of intrusions to computer systems which cannot be handled by widely implemented knowledge- based mechanisms. The solutions offered by behavior-based prototypes either suffer low accuracy and low completeness or require use data eplaining abnormal behavior which actually is not available. Our aim is to develop an algorithm which can produce a satisfactory model of the target system's behavior in the absence of negative data. First, we design and develop an intelligent and behavior-based detection mechanism using genetic-based machine learning techniques with subsidies in the Bucket Brigade Algorithm [8]. It classifies the possible system states to be normal and abnormal and interprets the abnormal state observations as evidences for the presence of an intrusion. Next we provide another algorithm which focuses on capturing normal behavior of the target system to detect intrusions again by identifying anomalies. A compact and highly complete rule set is generated by continuously inserting observed states as rules into the rule set and combining similar rule pairs in each step. Experiments conducted using the KDD-99 data set have produced fairly good results for both of the algorihtms. Keywords: Intrusion Detection, Genetic Algorithms, Machine Learning IV