ÖN İŞLEMLERİN MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMİ İLE GELİŞTİRİLEN SALDIRI TESPİT MODELLERİNİN PERFORMANSLARI ÜZERİNDEKİ ETKİSİ

Ilgün E. G., Samet R.

7. Uluslararası Erciyes Bilimsel Araştırmalar Kongresi, Kayseri, Türkiye, 9 - 10 Mart 2022, ss.48-58

  • Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
  • Basıldığı Şehir: Kayseri
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.48-58
  • Ankara Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Son  yıllarda  yapay  zekâ  tabanlı  geliştirilen  siber  saldırılar, sızdıkları  sistemin  kullanıcı  davranışlarını  taklit  ederek  geleneksel güvenlik yazılımlarını atlatabilmekte ve girdikleri sistemde uzun süre varlıklarını sürdürebilmektedirler.  Tehdit alanı genişleyen ve büyük zararlar verebilen yapay zekâ tabanlı yeni nesil kötücül yazılımlar,  yine yapay zekâ  teknikleri  ile  geliştirilen  anomali  tabanlı  Saldırı  Tespit  Sistemleri  (STS)  ile  önlenebilmektedir.  Bu  durum  siber  savunma  alanındaki araştırmaları,  anomali  tabanlı  STS’lerin  performanslarını arttırmanın  yollarını  bulmaya  doğru  yoğunlaştırmaktadır.