Soyut: Teknoloji gelişimi ağ oluşumunu destekledi, ancak kötü niyetli ağ saldırıları hala kaçınılmaz. Mevcut ağ güvenliği değerlendirmesinin pratik olmaması ve değerlendirme etkisinin zayıf olması sorununu çözmek için bu çalışma, ağ güvenliği inşasına yardımcı olmak üzere durum değerlendirmesine ve tahmine dayalı bir ağ güvenliği izleme aracı önermektedir. Değerlendirme modülünün çerçevesi bir evrişim sinir ağına dayanmaktadır. İlk modül, bazı büyük evrişim çekirdeklerini seri halinde küçük evrişim çekirdeklerine dönüştürmek için tanıtıldı. Bunun amacı işletme maliyetini azaltmaktır çünkü seri halinde birden fazla değerlendirici oluşturmak, karakteristik değerlerin korunmasını en üst düzeye çıkarabilir. Bu modül Elman sinir ağının optimize edilmiş şeklidir. Ağ saldırısının zaman özelliğine yanıt vermek için modele gecikme operatörü eklenir. Aynı zamanda başlangıç ağırlık bağımlılığı problemini çözmek için parçacık sürüsü optimizasyon algoritması kullanılmıştır. Araştırma, model uygulama testlerini gerçekleştirmek için iki güvenlik durumu değerlendirmesi ve durum tahmini yöntemini benimser. Test sırasında izinsiz giriş tespit verileri olarak yaygın olarak kullanılan KDD Cup99 kullanılır. Ağ güvenliği durumu değerlendirme modülünün deneysel sonuçları, optimizasyonun değerlendirme hatasını %3,34 oranında azalttığını ve doğruluğun değerlendirme gereksinimlerini karşıladığını göstermektedir. Model, geri yayılımlı sinir ağından ve standart Elman modelinden daha üstündür. Bu çalışmada önerilen model, BP sinir ağından daha kararlı olan 0,3 ila 0,9 arasındaki duruş puanlarının daha iyi tahmin edilmesini sağlar. Araştırmanın tasarladığı modelin benzer modellere göre daha istikrarlı ve daha yüksek tahmin elde edebildiğini kanıtlıyor. Daha istikrarlı bir model mimarisi ve daha düşük uygulama maliyetleri temelinde daha iyi sonuçlar elde etmek daha pratiktir ve bu, ağ güvenliğinin geniş çapta uygulanmasında anlamlı bir girişimdir.
Sinir Ağı Tabanlı Yöntem Kullanılarak Ağ Güvenliği Tahmini ve Durum Değerlendirmesi | Siber Güvenlik ve Mobilite Dergisi (riverpublishers.com)
DOI: https://doi.org/10.13052/jcsm2245-1439.1245
Anahtar Kelimeler: Siber güvenlik, Durumsal değerlendirme, Evrişimsel sinir ağı, Elman sinir ağı, Performans optimizasyonu
Liu Zhang, Elektronik Bilgi Mühendisliği Bölümü, Beihai Meslek Yüksekokulu, Beihai, 536000, Çin
Liu Zhang, 2008 yılında Guilin Elektronik Teknolojisi Üniversitesi’nden mühendislik diplomasını aldı. Halen Beihai Meslek Yüksekokulu Elektronik Bilgi Mühendisliği Bölümünde bilgi sistemi proje yöneticisi ve öğretim görevlisi olarak çalışmaktadır. Büyük veri analizi ve blockchain uygulamaları da dahil olmak üzere birçok projede araştırmalara katılmıştır. Dergide çok sayıda makalesi yayımlandı. İlgi alanları arasında bilgi güvenliği, sistem geliştirme ve makine öğrenimi yer almaktadır.
Yanyu Liu, Elektronik Bilgi Mühendisliği Bölümü, Beihai Meslek Yüksekokulu, Beihai, 536000, Çin
Yanyu Liu, Yüksek Lisans derecesini Guilin Teknoloji Üniversitesi’nden Bilgisayar Uygulama Teknolojisi (2010) alanında aldı. Halen Beihai Beihai Meslek Yüksekokulu Elektronik Bilgi Mühendisliği Bölümü’nde Doçent olarak çalışmaktadır. Doğal insan-bilgisayar etkileşimi, yazılım tersine mühendisliği ve Web3D eğitim yazılımı dahil olmak üzere birçok projenin araştırmasına katılmıştır. Dergilerde ve konferans bildirilerinde 20’den fazla makalesi yayınlanmıştır. İlgi alanları arasında insan-bilgisayar etkileşimi, duygu tanıma, eylem tanıma ve makine öğrenmesi yer almaktadır.
