Gebze Teknik Üniversitesi
Siber Güvenlik Yüksek Lisans
Öğretim Görevlisi: Dr. Ferhat Özgür Çatak
Dersin Amacı: Yeni siber saldırıların hızla artması, makine öğrenmesine dayalı teknikleri güvenlik tehditlerini tespit etmede kritik bir bileşen haline getirmiştir. Ders, makine öğrenmesi konusunun bilgisayar ve ağ güvenliği alanındaki çeşitli uygulamalarını kapsar. Ders içeriği: Bilgi güvenliğinin durumuna genel bakış; kötü amaçlı yazılım algılama; ağ ve bilgisayar saldırı tespiti; web, e-posta ve sosyal ağ güvenliği; kimlik doğrulama ve yetkilendirme anomali tespiti; uyarı korelasyonu; gizlilik sorunları gibi konular olacaktır.
Notlandırma:
| Derse katılım | %10 |
| Ödevler | %30 |
| Proje | %25 |
| Final | %35 |
Sunumlar
| Hafta | Konular | Dökümanlar |
|---|---|---|
| 1 | Giriş | Sunum - Lab - Veri Kümesi |
| 2 | Logistic Reg. | Sunum - Lab-1 - Lab-2 - Lab-3 - Lab-4 - ds2.txt - ds_logreg.txt - KDDCUP99 |
| 3 | Benzerlik/Uzaklık - kNN - Karar Ağaçları. | Sunum - Lab-1 - Lab-2 - Lab-3 - Lab-4 - Lab-5 - tennis.txt |
| 4 | Karar Ağaçları/Kümeleme. | Sunum - Lab-1 - Lab-2 - Lab-3 - Lab-4 - !!!ÖDEV!!! |
| 6 | Destek Vektör Makinesi/Support Vector Machine | Sunum - Lab-1 - Lab-2 - Lab-3 |
| 7 | Sinir Ağları - Derin Öğrenme /Neural Networks - Deep Learning | Sunum - Lab-1 - Lab-2 - Lab-3 - Lab-4 |
| 8 | Derin Öğrenme /CNN - RNN - LSTM | Sunum - Lab-1 - Lab-2 - Lab-3 - Lab-4 |
| 9 | Topluluk Yöntemleri - Boyut Azaltma - Anomali Tespiti | Sunum - Lab-1 - Lab-2 - Lab-3 - Lab-4 - Lab-5 - [Lab-6] https://github.com/ocatak/ocatak.github.io/blob/master/sib552/08/src/lab-6.ipynb) |
| 10 | Vektör Uzay Modelleri | Sunum - Lab-1 - Lab-2 - Lab-3 - Lab-4 - Lab-5 - Lab-6 - 02-CSDMC_API_Train - drebin_reduced.arff |
| 11 | CNN Zararlı Yazılım Analizi/ LSTM Parola Oluşturma / Biyometrik Kimlik Doğrulama | Sunum - Lab-1 - Lab-2 - Lab-3 - 03-model-doc.hdf5 - 03-model-phone.hdf5 - 03-model-user.hdf5 - dataset.arff - rockyou_simple.txt |
Araştırma Konuları
- Deep Residual Learning for Image Recognition
- Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting
- Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
- Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks
- Generative Adversarial Nets
- High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters
- An Experimental and Theoretical Comparison of Model Selection Methods
- Unsupervised feature extraction with autoencoder trees
- Automated poisoning attacks and defenses in malware detection systems: An adversarial machine learning approach
- Quantifying the resilience of machine learning classifiers used for cyber security
- Support vector machines under adversarial label contamination
- Coupled generative adversarial stacked Auto-encoder: CoGASA
- Training Support Vector Machines with privacy-protected data