Günümüzde, ağa bağlı makinelerin ve Internet teknolojilerinin hızla yaygınlaşmasıyla, saldırı tespit sistemleri giderek daha fazla talep görmektedir. Buna bağlı olarak, dış ve iç saldırganların çok sayıda yasadışı faaliyetinin tespit edilmesi gerekmektedir. Bu nedenle, veri ve bilgilerin korunması için bu tür yasadışı faaliyetlerin erken tespiti gerekli ve önemlidir. Bu makalede, veri madenciliğinde saldırı tespit problemiyle başa çıkmak amacıyla Mürekkepbalığı Optimizasyon Algoritmasının yeni bir kural oluşturma yöntemi olarak kullanımı araştırılmıştır. Önerilen yöntemin etkinliği, farklı değerlendirme yöntemlerine dayalı olarak KDD Cup 99 veri seti kullanılarak test edilmiştir. Ayrıca, elde edilen sonuçlar Karar Ağacı, Naïve Bayes, Destek Vektör Makinesi ve K-En Yakın Komşu gibi bazı klasik iyi bilinen algoritmalar ile alınan sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlarımız, önerilen yöntemin iyi bir sınıflandırma performansı sergilediğini ve diğer geleneksel algoritmaların performansıyla karşılaştırıldığında önemli ölçüde tercih edilebilir sonuçlar verdiğini göstermektedir. Önerilen yöntem, hassasiyet, geri çağırma ve eğri altındaki alan açısından sırasıyla %93.9, %92.2 ve %94.7 değerlerini elde etmiştir.
Saldırı Tespit Sistemi Veri Madenciliği Mürekkepbalığı Algoritması Sınıflandırma Kural Keşfi
Nowadays, with the rapid prevalence of networked machines and Internet technologies, intrusion detection systems are increasingly in demand. Consequently, numerous illicit activities by external and internal attackers need to be detected. Thus, earlier detection of such activities is necessary for protecting data and information. In this paper, we investigated the use of the Cuttlefish optimization algorithm as a new rule generation method for the classification task to deal with the intrusion detection problem. The effectiveness of the proposed method was tested using KDD Cup 99 dataset based on different evaluation methods. The obtained results were also compared with the results obtained by some classical well-known algorithms namely Decision Tree (DT), Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), and K-Nearest Neighborhood (K-NN). Our experimental results showed that the proposed method demonstrates a good classification performance and provides significantly preferable results when compared with the performance of other traditional algorithms. The proposed method produced 93.9%, 92.2%, and 94.7% in terms of precision, recall, and area under curve, respectively.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Artificial Intelligence |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | April 30, 2021 |
Submission Date | June 2, 2020 |
Acceptance Date | January 25, 2021 |
Published in Issue | Year 2021 Volume: 26 Issue: 1 |
Announcements:
30.03.2021-Beginning with our April 2021 (26/1) issue, in accordance with the new criteria of TR-Dizin, the Declaration of Conflict of Interest and the Declaration of Author Contribution forms fulfilled and signed by all authors are required as well as the Copyright form during the initial submission of the manuscript. Furthermore two new sections, i.e. ‘Conflict of Interest’ and ‘Author Contribution’, should be added to the manuscript. Links of those forms that should be submitted with the initial manuscript can be found in our 'Author Guidelines' and 'Submission Procedure' pages. The manuscript template is also updated. For articles reviewed and accepted for publication in our 2021 and ongoing issues and for articles currently under review process, those forms should also be fulfilled, signed and uploaded to the system by authors.