A new deep learning-based framework for cyberscurity problems
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
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
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
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)
