Εξόρυξη δεδομένων και συστήματα Ανίχνευσης Εισβολών: Θεωρητικά και πρακτικά ζητήματα - (:unkn) unknown (My University, 2019)
Στην παρούσα εργασία, γίνεται μελέτη σχετικά με το θεωρητικό υπόβαθρο των συστημάτων ανίχνευσης εισβολών, της εξόρυξης δεδομένων και της μηχανικής μάθησης. Επίσης, εξετάζεται η δημιουργία ενός μοντέλου ανίχνευσης εισβολών με τη χρήση τεχνικών ταξινόμησης που βασίζεται στη μεθοδολογία που ακολουθείται σε παρόμοιες έρευνες. Τέλος, στην παρούσα έρευνα προστίθενται τεχνικές ομαδοποίησης μετά την ολοκλήρωση του μοντέλου ταξινόμησης. Συγκεκριμένα, αφού συλλεχθούν τα κατάλληλα δεδομένα, εφαρμόζονται τεχνικές επιλογής χαρακτηριστικών, έτσι ώστε να εξαχθεί το τελικό σύνολο δεδομένων. Στη συνέχεια, το σύνολο αυτό εισάγεται στο εργαλείο μηχανικής μάθησης Weka και εφαρμόζονται τεχνικές προ-επεξεργασίας των δεδομένων. Στη συνέχεια, το σύνολο εισάγεται σε αλγορίθμους ταξινόμησης. Τα αποτελέσματα των αλγορίθμων αυτών συγκρίνονται έτσι ώστε να προκύψει το μοντέλο εκείνο που σημείωσε τα υψηλότερα ποσοστά ταξινόμησης. Σε αντίθεση με τις ήδη υπάρχουσες έρευνες, στην παρούσα εργασία, μετά την ολοκλήρωση του μοντέλου ταξινόμησης, εφαρμόζονται τεχνικές ομαδοποίησης των δεδομένων του συνόλου. Συγκεκριμένα, αφού ολοκληρωθούν οι κατάλληλες ενέργειες προ-επεξεργασίας του, εφαρμόζονται αλγόριθμοι ομαδοποίησης. Οι κατατάξεις που αποδίδουν οι αλγόριθμοι αυτοί συγκρίνονται και προκύπτουν οι ομάδες εκείνες που απεικονίζουν πιο εύστοχα την κατάταξη των αντικειμένων στο χώρο. Στη συνέχεια, τα αποτελέσματα αυτά οπτικοποιούνται μέσω του Weka και εκφράζονται στο σύστημα αξόνων με τη σχέση χαρακτηριστικό-τάξη ομαδοποίησης.
Keywords: Συστήματα Ανίχνευσης Εισβολών, Εξόρυξη Δεδομένων, Μηχανική Μάθηση, Ταξινομητής, Ταξινόμηση, Μοντέλο Ανίχνευσης Εισβολών, Ομαδοποίηση, Σύνολο Δεδομένων; Intrusion Detection Systems, Data Mining, Machine Learning, Classifier, Classification, Intrusion Detection Model, Clustering, Dataset