Atıf Sayısı
18
Görüntüleme
22
İndirme
1
Bu çalışmada, bilgisayar ağ trafiğinde tehlike oluşturabilecek zararlı trafiğin tespit edilmesi için kullanılan veri madenciliği algoritmalarının performans değerlendirilmesi gerçekleştirilmiştir. İlk olarak, farklı özellik çıkarım algoritmaları ile NSL-KDD veri setinden nitelik çıkarım işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu işlem sonucunda farklı niteliklerden oluşan yeni veri setleri oluşturulmuştur. Bu veri setleri üzerinde farklı veri madenciliği algoritmaları kullanılarak anormal trafik tespiti için testler yapılmıştır. Yapılan testler sonucunda, farklı veri madenciliği ve özellik çıkarım algoritmalarının performans değerlendirmesi sunulmuştur.
In this study, performance evaluation of data mining algorithms used to detect harmful computer network traffic is realized. Firstly, feature selection process is performed from the NSL-KDD dataset with different feature selection algorithms. As a result of this process, different datasets are created by combining different attributes. Performans tests are conducted for the detection of anormal traffic using different data mining algorithms on these data sets. As a result of the tests, performance evaluation of different data mining and feature selection algorithms is presented.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
