Abstract:
21-ci əsrdən informasiyanın artıq kağız daşıyıcılarda deyil, informasiya
sistemlərində saxlanılıb istifadə olunması kiber məkanda informasiya
təhlükəsizliyinin təmin olunması problemlərini ortaya çıxarmışdır. Burada əsas
məsələlərdən biri də kibertəhlükəsizliyin təmin edilməsi üçün şəbəkədə
anomaliyalarının aşkarlanması prosesidir.
Şəbəkədə anomaliyaların aşkarlanması müxtəlif tətbiq sahələrində bir çox
tədqiqatçıların diqqətini cəlb edən fundamental tədqiqat mövzusudur. Burada əsas
məqsəd şəbəkə daxilində normal və ya məlum davranışdan kənara çıxan və
təhlükəsizliyə təsir göstərdiyi güman edilən anormal hadisələrin müəyyən
edilməsidir. Şəbəkə sistemindəki anomaliyalar anlayışını dərk etmək üçün nəyin
normal hesab edildiyini anlamaq vacibdir.
Dissertasiya işinin əsas məqsədi şəbəkə trafikində anomal verilənləri
aşkarlamaq üçün geniş yayılmış maşın təlimi alqoritmlərini tətbiq etmək və
anomaliyaların aşkarlanmasında dəqiqliyin yüksəldilməsi üçün klassifikator
ansamblı metodunu tətbiq etməkdir. Həyata keçirilmiş sınaqlar, şəbəkə trafiki
verilənlərində anomaliyaların (DoS/DDoS hücumlar) aşkarlanmasında klassifikator
ansamblının istifadəsinin ayrı-ayrılıqda götürülmüş alqoritmlərin nəticələrindən daha
dəqiq nəticə nümayiş etdirdiyini göstərdi.
Except where otherwise noted, this item's license is described as Attribution-NoDerivs 3.0 United States