Yüksek ve çok boyutlu yapılar arasındaki mesafe yaklaşımları

Bu tezde, yüksek ve çok boyutlu yapılar arasındaki mesafe yakınsama yordamlarına ve onların uygulamalarına odaklanıyoruz. İki yeni mesafe yakınsama kullanan yöntem önerilmekte ve onlar siber güvenlikte sıradışılık tespitine (Dağıtılmış Hizmet Reddi (DHR) saldırı ve saldırgan tespiti) ve nesne geri çağırmada gerey (tensör) ayrıştırmaya (kıt veride imge ve görüntü sınıflandırma) uygulanmaktadır. İlk olarak, iki bileşenden oluşan bir özerk (otonom) siber güvenlik sistemi düşünüyoruz: DHR saldırısı tespiti için bir izleyici ve sistemdeki kötü niyetli kullanıcıların tespiti için bir ayırt edici. Örneklenmiş öznitelik vektörleri arasındaki Mahalanobis uzaklığının değişimini takip eden bir özgün uyarlanabilir değişim noktası tespit modeli izlenilen dizgedeki olası DHR saldırılarının hesabını yapmaktadır. Kullanıcıların davranışsal örüntüleri arasındaki benzerlik skorları üstünde koşan bir öbekleme modeli kötü niyetlileri masumlardan ayırmakta kullanılır. İkinci olarak, izdüşülmüş örnekler üzerinde en yakın komşu sınıflandırma doğruluğunu iyileştiren izdüşüm yönlerini bulan uzaklık tabanlı bir geniş kenar paylı ayrımcı gerey ayrıştırması (GKAGA) öneriyoruz. Siber güvenlik dizgesini benzetilmiş SIP haberleşme ortamında deniyoruz. Hem saldırı hem saldırgan tespiti bileşenleri yazındaki bazı rakipler ile karşılaştırılmaktadır. Gerey ayrıştırma, kıt veri durumunda, imge ve görüntü geri çağırma sorununa uygulanmakta ve başarımı diğer ayrıştırma yöntemleri ile karşılaştırılmaktadır. Her iki uygulama için deneysel sonuçlar rapor edilir. Önerilen metotların rakiplerinden daha yüksek doğruluk oranı sergiledikleri gösterilmektedir.