A new deep learning-based framework for cyberscurity problems
2022
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Abdullahı Abdu Ibrahım
Abstract (TR)
Bu çalışmada, IoT'lerde SQL enjeksiyon saldırılarını tespit etmek için CNN-GA-rastgele orman tabanlı yeni bir çalışma öneriyoruz. İlk aşamada, CNN, giriş SQL sorgularından üst düzey özellikler çıkarmak için başvurdu. Ardından, CNN'nin çıktısı rastgele ormana bağlanır. Rastgele orman, çeşitli sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılan sağlam bir sınıflandırıcıdır ve diğer sınıflandırıcılarla karşılaştırıldığında dikkate değer sonuçlar vermiştir. Ardından, modelin en iyi ağırlığını ve temelini seçmek için CNN'yi eğitmek için uygulanan genetik algoritma. Genetik algoritma sağlam optimizasyon algoritmasıdır ve tasarım, sınıflandırma, regresyon ve tahmin gibi modellerin performansını artırmak için çeşitli alanlarda kullanılır. Önerilen sistem bazı çalışmalara göre %99,93 doğrulukla sonuç vermiştir.
Author
Dr. Hanan Basım Najı Kermasha
How to Cite
Hanan Basım Najı Kermasha (Yüksek Lisans Tezi). A new deep learning-based framework for cyberscurity problems, 2022, Altınbaş University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- Promoting social resilience cohesion in Mahmutbey, Istanbul(2025)
- Ebeveynlerin, çocuk ağız bakım ürün seçimlerini etkileyen faktörlerin ve bu ürünlere olan tutumlarının değerlendirilmesi(2023)
- Effect of polyurea coating on the mechanical properties of aluminum foam and additive manufactured specimens(2021)
- Osmanlı'da enter-nasyonalizm ve sosyalist bir işçi örgütü: Selanik sosyalist işçi federasyonu (1908 – 1914)(2019)
- Symmetry-based multi-objective AI/ML driven optimization framework for sustainable building performance(2026)
- Müzik ve aromaterapinin çocuklarda dental anksiyete ve korku üzerine etkisi(2024)
