Saldırı tespiti için metasezgisel tabanlı özellik seçim yöntemi kullanan evrişimli sinir ağı modelleri

Authors : Maryam Salati, İman Askerzade, Gazi Erkan Bostancı

Pages : 179-188

Doi:10.17341/gazimmfd.1287186

View : 53 | Download : 112

Publication Date : 2024-08-16

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma, Evrişimsel sinir ağları (CNN\'ler) ile birleştirilmiş bir meta-sezgisel tabanlı özellik seçim yöntemi kullanarak izinsiz giriş tespiti için yeni bir yaklaşım önermektedir. Önerilen seçme yöntemi, farklı veri kümelerinden en önemli özellikleri seçmek için bir karar ağacı ve metasezgisel bir algoritma kullanır. Seçilen özellikler daha sonra izinsiz giriş tespitinin doğruluğunu artırmak için sırasıyla ResNet50, VGG16 ve EfficientNet modelleri için veri girişi sağlarlar. Veri setindeki deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin farklı kriterler açısından referans olabileceğini göstermektedir. Ön eğitim aşamasında özellik seçimi yapıldığından, önerilen yöntemin çevrimiçi ve gerçek zamanlı saldırı tespiti için uygun olduğu belirlenmiştir. Bu çalışmanın bulguları, önerilen yöntemin ağ trafiğindeki izinsiz girişleri etkili bir şekilde tanımlama ve sınıflandırma potansiyeli olduğunu göstermektedir
Keywords : İzinsiz giriş tespiti, Konvolüsyonel Sinir Ağı, Meta sezgisel algoritmalar, Özellik seçimi, Karar Ağacı