Outlier detection with K nearest neighbor clustering

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2009

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: YUNUS DOĞAN

Danışman: GÖKHAN DALKILIÇ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Kablosuz ağ servisi yapan bir sunucu güçlü güvenlik sistemlerine ihtiyaç duymaktadır. Bu amaç için, ağ güvenliğine, aykırı durum tespiti, kümeleme ve sınıflandırma gibi veri madenciliği paradigmaları kullanılarak yeni bir perspektif kazandırılır. Bu çalışma hem ilk aşamadaki kümeleme hem de sonrasındaki sınıflandırma için en yakın k komşu algoritmasını kullanır. En yakın k komşu algoritması kümeleme için kullanıcı profillerini anlamlaştıran veri ambarına ihtiyaç duyar. Bu nedenle, sunucudan istekte bulunulduğu zaman aralıkları ve doküman madenciliğinden geçmiş, istek IP adresleri kullanılacaktır. Ağdaki kullanıcılar, yeni bir yaklaşımla, en yakın k komşu algoritmasının k ve eşik değer parametrelerinin uygun değerlerinin hesaplanması ile kümelenir. Sonuç olarak, oluşan bu kümeler üzerinden, öncelikli ağırlık değerleri farklı olan, farklı eşik değerlerle ve öncelikli ağırlık değerleri farklı olan ortalama benzerliklerle, yeni isteklerin bir aykırı durummu yoksa normal mi oldukları ayırt edilebilecektir.