A new deep learning-based framework for cyberscurity problems
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (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.
Yazar
Hanan Basım Najı Kermasha
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Hanan Basım Najı Kermasha (Yüksek Lisans Tezi). A new deep learning-based framework for cyberscurity problems, 2022, Altınbaş University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Altınbaş University tezlerinden daha fazlası
- The comparison of Samuel P. Huntington's "Clash of Civilizations" and Immanuel Wallerstein's "World Systems Analysis"(2024)
- Energy efficient protocols for stable clustering in heterogeneous wireless sensor networks(2019)
- Phenomenology of perception: Unfolding the visual experience of space(2024)
- Sembolizmin 21. yüzyıl takı tasarımı üzerine etkileri(2025)
- Ebeveynlerin, çocuk ağız bakım ürün seçimlerini etkileyen faktörlerin ve bu ürünlere olan tutumlarının değerlendirilmesi(2023)
- Çocukluk çağı duygusal istismarının depresyon üzerine etkisinde psikolojik dayanıklılığın aracı rolü incelenmesi(2023)