Özet:
Ağ saldırıları ve siber tehditler her geçen gün daha karmaşık hale gelmektedir.
Dünya çapında giderek artan sayıda günlük saldırılar gerçekleşiyor ve iş istasyonlara
ve bireysel cihazlara sızmak için birçok farklı yöntem ve strateji vardır ve
geliştirilmektedir. Siber güvenlik tehditleri, ağ ortamlarında büyüyen önemli bir endişe
kaynağıdır. Saldırı Tespit Sistemlerinin (IDS) geliştirilmesi, ekstra güvenlik seviyesi
sağlamak için esastır. Saldırı Tespit Sistemi, ağ bağlantılı sistemlerin güvenliğini
sağlamak için önemli bir sorundur.
Bu tez, siber güvenlik zorluklarını çözmek için makine öğrenimi tekniklerinin
nasıl kullanıldığına dair genel bir bakış sunmaktadır. Ek olarak, tez, mevcut Yapay
Zeka keşiflerini ve bunların siber güvenliği nasıl geliştirdiğine vurgu yapmaktadır.
Yapay Zeka kullanan Saldırı Tespit sistemleri, algılama ve tepki vermede daha
önleyici ve duyarlı hale gelirken, otomatik olmayan geleneksel faliyetlerine kıyasla
izleme güvenlik faaliyetlerinde zamandan tasarruf sağlar. Bu araştırma, Makine
Öğrenimi algoritmalarını kullanarak saldırı tespit sistemlerinin analizini
gerçekleştirmektedir.
