Show simple item record

dc.contributor.advisorÇelik, Halit Eray
dc.contributor.authorKorkmaz, Duygu
dc.date.accessioned2020-12-10T11:16:24Z
dc.date.available2020-12-10T11:16:24Z
dc.date.submitted2018
dc.date.issued2018-08-15
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/258049
dc.description.abstractBir botnet, kötü amaçlı yazılım (bot) kodunun bulaşmış olduğu, bir veya daha fazla makineden oluşan bir ağdır. Botnet, Botmaster denilen kişiler tarafından yönetilir ve DDos, Spam, Kimlik Hırsızlığı gibi faaliyetler için kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, bir Network üzerinde Botnet bulaşmış Network cihazı olup olmadığını, Makine Öğrenmesi Algoritmalarından, Sınıflandırma Ağaçları ve Regresyon Ağacı (CART) ile Rastgele Orman teknikleriyle tespit etmek ve sınıflandırmaktır. Modellerin sınıflandırma performansları bazı performans ölçütleri bakımından ölçülmüş ve kıyaslanmıştır. Ele alınan değişkenler, ekleyip çıkarılarak doğruluk ve bazı performans ölçütleri üzerindeki değişimler Sınıflandırma Ağaçları Yöntemi ve Rastgele Orman Algoritması Yöntemi ile incelenmiştir ve bir ağda Botnet tespiti yapmak için önemli olan değişkenler önerilmiştir.
dc.description.abstractA botnet is a network of malware code infected by one or more machines. Botnet is managed by Botmaster and is used for activities such as Ddos, Spam, and Identity Theft. The purpose of this study is to identify and classify whether or not there is a network device infected by a botnet on a network using Classifification and Regression Trees and Random Forest techniques from Machine Learning Algorithms. Classification Performance of Models are measured and compared in terms of some performance measures. Variations on accuracy and some performance measures were examined on Classification and Regression Trees and Random Forest techniques, by adding and subtracting variables and this study suggests variables that are important for Botnet Detection in a Network.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectİstatistiktr_TR
dc.subjectStatisticsen_US
dc.titleSınıflandırma ve regresyon ağaçları ile rastgele orman algoritması kullanarak botnet tespiti: van yüzüncü yıl üniversitesi örneği
dc.title.alternativeBotnet detection by using classification and regression trees with random forest algorithms: example of van yuzuncu yil university
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-15
dc.contributor.departmentİstatistik Anabilim Dalı
dc.identifier.yokid10208378
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityVAN YÜZÜNCÜ YIL ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid504024
dc.description.pages110
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess