Designing and evaluating computer security threats detection using machine learning

Bu tez amacı, ağ saldırılarını sınıflandırmak ve tespit etmektir çünkü son on yılda kaydedilen birçok siber saldırı vardır, enerji, sağlık hizmetleri ve hatta havacılık gibi çeşitli sektörlerden birçok kuruluş, halihazırda yaygın olarak oluşturulmuş siber güvenlik stratejilerini uygulamıştır. antivirüs ve güvenlik duvarı teknolojileri ve saldırı tespit sistemleri. Dijital veri depolama giderlerini ve mevcut sistemlerin karmaşıklığını azaltmak için, bu tezin ana amacı, makine öğrenme algoritmalarını uygulayarak farklı akıllı saldırı tespit sistemlerinin çalışmasını simüle etmek ve dijital verileri azaltabilen bir filtreleme aracı oluşturmaktır. veri anlayışını geliştirirken mevcut ihtiyaçların% 20'sine depolama kullanımı. Bu hedeflere ulaşmak için, Kyoto Üniversitesi'ndeki siber olaylara dayanan bir kıyaslama veritabanı araştırıldı. Geleneksel olarak, saldırı tespit sistemleri üç farklı unsurdan oluşur: veri toplama,