Makine Öğrenmesi Yöntemleri Kullanarak Web Uygulama Saldırılarının Tespitinde Genetik Öznitelik Seçimi Yaklaşımı

dc.contributor.author Ahmetoğlu, Hüseyin
dc.contributor.author Daş, Resul
dc.date.accessioned 2025-02-15T19:40:21Z
dc.date.available 2025-02-15T19:40:21Z
dc.date.issued 2021
dc.description.abstract İnternet üzerindeki uygulamalar kodlama kaynaklı bir takım güvenlik endişelerini barındırırlar. Zayıflıklar veya güvenlik açıkları, suçluların hassas verileri çalmak için veri tabanlarına doğrudan ve genel erişim elde etmesine olanak tanır. Bu çalışmada, web uygulama saldırılarının hibrit saldırı tespit sistemleri ile daha kolay ve daha doğru tespiti için sezgisel öznitelik seçimi ve makine öğrenmesine dayanan bir yaklaşım önerilmektedir. CIC-IDS2017 ve CSE-CIC-IDS2018 veri setlerindeki web uygulama saldırıları ve normal akış örnekleri bir dizi veri ön işleme aşaması sonrası birleştirilerek ve yeni bir veri seti oluşturuldu. Genetik Algoritma ve Lojistik Regresyon kullanılarak ortalama karesel hata ve öznitelik sayısı optimizasyonu gerçekleştirilip sonuçlar beş farklı makine öğrenmesi algoritması ile test edildi. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde, öznitelik sayısının %85 oranında azaltılmasına rağmen sınıflandırmadaki başarım oranlarının %99 seviyesinde kaldığı gözlemlenmiştir. en_US
dc.identifier.doi 10.54525/tbbmd.1018465
dc.identifier.issn 1305-8991
dc.identifier.issn 2618-5997
dc.identifier.uri https://doi.org/10.54525/tbbmd.1018465
dc.identifier.uri https://search.trdizin.gov.tr/en/yayin/detay/495529/makine-ogrenmesi-yontemleri-kullanarak-web-uygulama-saldirilarinin-tespitinde-genetik-oznitelik-secimi-yaklasimi
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12514/6372
dc.language.iso tr en_US
dc.relation.ispartof TBV Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject Bilgisayar Bilimleri en_US
dc.subject Yazılım Mühendisliği en_US
dc.title Makine Öğrenmesi Yöntemleri Kullanarak Web Uygulama Saldırılarının Tespitinde Genetik Öznitelik Seçimi Yaklaşımı en_US
dc.type Article en_US
dspace.entity.type Publication
gdc.bip.impulseclass C5
gdc.bip.influenceclass C5
gdc.bip.popularityclass C5
gdc.coar.access open access
gdc.coar.type text::journal::journal article
gdc.collaboration.industrial false
gdc.description.department Artuklu University en_US
gdc.description.departmenttemp MARDİN ARTUKLU ÜNİVERSİTESİ,FIRAT ÜNİVERSİTESİ en_US
gdc.description.endpage 119 en_US
gdc.description.issue 2 en_US
gdc.description.publicationcategory Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı en_US
gdc.description.scopusquality N/A
gdc.description.startpage 109 en_US
gdc.description.volume 14 en_US
gdc.description.wosquality N/A
gdc.identifier.openalex W4200436956
gdc.identifier.trdizinid 495529
gdc.index.type TR-Dizin
gdc.oaire.accesstype GOLD
gdc.oaire.diamondjournal false
gdc.oaire.impulse 0.0
gdc.oaire.influence 2.5414617E-9
gdc.oaire.isgreen false
gdc.oaire.keywords Engineering
gdc.oaire.keywords Mühendislik
gdc.oaire.keywords web uygulama saldırısı;makine öğrenmesi;genetik algoritma;öznitelik seçimi;saldırı tespit sistemi
gdc.oaire.keywords web application attack;machine learning;genetic algorithm;feature selection;intrusion detection system
gdc.oaire.popularity 2.3040674E-9
gdc.oaire.publicfunded false
gdc.oaire.sciencefields 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering
gdc.oaire.sciencefields 02 engineering and technology
gdc.openalex.collaboration National
gdc.openalex.fwci 0.0
gdc.openalex.normalizedpercentile 0.23
gdc.opencitations.count 0
gdc.plumx.mendeley 5
gdc.virtual.author Ahmetoğlu, Hüseyin
relation.isAuthorOfPublication c32fb0d5-bfd6-4e6e-92c6-1978593bce3b
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery c32fb0d5-bfd6-4e6e-92c6-1978593bce3b
relation.isOrgUnitOfPublication 39ccb12e-5b2b-4b51-b989-14849cf90cae
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery 39ccb12e-5b2b-4b51-b989-14849cf90cae

Files