Mıshra, Alok
Loading...
Profile URL
Name Variants
Mishra, A.
Mishra, A
Mishra A.
Alok, Mishra
Mıshra, Alok
A., Mishra
Alok M.
M., Alok
M.,Alok
Mishra, Alok
Mishra,A.
A.,Mıshra
A.,Mishra
Alok, Mıshra
A., Mıshra
Mıshra,A.
Mishra, A
Mishra A.
Alok, Mishra
Mıshra, Alok
A., Mishra
Alok M.
M., Alok
M.,Alok
Mishra, Alok
Mishra,A.
A.,Mıshra
A.,Mishra
Alok, Mıshra
A., Mıshra
Mıshra,A.
Job Title
Profesor Doktor
Email Address
alok.mishra@atilim.edu.tr
Main Affiliation
Software Engineering
Status
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
Sustainable Development Goals
1NO POVERTY
0
Research Products
2ZERO HUNGER
1
Research Products
3GOOD HEALTH AND WELL-BEING
9
Research Products
4QUALITY EDUCATION
6
Research Products
5GENDER EQUALITY
1
Research Products
6CLEAN WATER AND SANITATION
1
Research Products
7AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
0
Research Products
8DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
0
Research Products
9INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
8
Research Products
10REDUCED INEQUALITIES
0
Research Products
11SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
4
Research Products
12RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
4
Research Products
13CLIMATE ACTION
4
Research Products
14LIFE BELOW WATER
4
Research Products
15LIFE ON LAND
0
Research Products
16PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
10
Research Products
17PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
2
Research Products
This researcher does not have a Scopus ID.
Documents
165
Citations
2516
Scholarly Output
197
Articles
103
Views / Downloads
696/2397
Supervised MSc Theses
13
Supervised PhD Theses
8
WoS Citation Count
2022
Scopus Citation Count
3009
Patents
0
Projects
0
WoS Citations per Publication
10.26
Scopus Citations per Publication
15.27
Open Access Source
42
Supervised Theses
21
| Journal | Count |
|---|---|
| Sensors | 7 |
| TEM Journal | 7 |
| Computers in Human Behavior | 4 |
| Applied Sciences | 4 |
| Electronics Information and Planning | 4 |
Current Page: 1 / 22
Scopus Quartile Distribution
Competency Cloud
11 results
Scholarly Output Search Results
Now showing 1 - 10 of 11
Master Thesis Bulut Depolama için Gizlilik Koruma Tekniklerinin Karşılaştırmalı Bir Çalışması(2020) Jabar, Thr Satar Jabar; Mıshra, AlokBilgi ve veri gizliliği, özellikle internet kullanıcılarının kişisel ve hassas verilerini bulut ortamında depolamada, bulut bilişim endüstrisi için kritik kavramlar haline geldi. Birçok bulut hizmeti sağlayıcısı, geniş bir bulut topluluğu oluşturmada öncü girişim olarak kullanıcıları için birinci sınıf ve kaliteye dayalı hizmetler sunmaktadır. Ancak, tüm dünyada siber güvenlik ve gizlilik ihlalleri artmaya ve gelişmeye ve sonununda çoğu servis sağlayıcının altyapısı tehdit edilmeye başlanmıştır. Neyse ki, veri gizliliğinin tehlikeli zorluklarının üstesinden gelmek ve bulut depolama içeriklerini korumak ve daha iyi metodolojiler bulmaya yönelik uygun teknikler geliştirmek üzere çok sayıda araştırma yapıldığı gözlemlenmektedir. Bu çalışma, bulut depolamaya yönelik gizlilik koruma tekniklerinin çeşitli biçimlerini karşılaştırmaya odaklanmaktadır. Çalışma, veri gizliliğinin karşı karşıya olduğu ikilem için esnek, güvenli ve verimli çözümler tasarlamak amacıyla, gizliliği koruma tekniklerinin ve bunların ortak özelliklerinin kapsamlı bir analizini içermektedir. Bu çalışmada ayrıca, tek seferlik parola kimlik doğrulama teknolojisi ve çoklu bulut depolama yapısı ile çok katmanlı bir şifreleme çerçevesi önererek bulut depolamanın gizliliğini korumak için ulaşılabilir bir çözüm sunulmaktadır.Doctoral Thesis Bbo-de Algoritması Kullanarak Akıllı Şehirlerde Wsn Dağıtım Optimizasyonu(2023) Abdulwahıd, Huda M.khaled; Mıshra, AlokKablosuz Sensör Ağları (WSN'ler), akıllı şehir altyapısının dağıtımında kritik bir rol oynar ve kentsel ortamların etkin izlenmesi ve yönetimi sağlar. WSN'lerin akıllı şehirlerdeki dağıtımını optimize etmek, karmaşık ve dinamik doğası nedeniyle zorlu bir görevdir. Bu tez, Biyoğeografi Tabanlı Optimizasyon ve Diferansiyel Evrim (BBO-DE) algoritmalarının birleşimiyle WSN dağıtımına yönelik yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Bu araştırmanın amacı, BBO-DE algoritmasının akıllı şehir senaryolarında optimal WSN dağıtımını gerçekleştirmedeki etkinliğini araştırmaktır. Algoritma, biyoğeografi prensiplerinden ilham alan biyoğeografi tabanlı optimizasyon tekniğini ve diferansiyel evrimin güçlü arama yeteneklerini bir araya getirir. Sensör düğümü yerleşimi için kapsama, ağ bağlantısı, dağıtılan sensör sayısı ve algılama örtüşmesi gibi faktörleri dikkate alarak keşfi ve kullanımı dengeleyerek neredeyse optimal çözümler bulur. BBO-DE algoritmasının performansını değerlendirmek için bir dizi deney yapıldı. Temel BBO ve genetik algoritma gibi diğer bilinen optimizasyon teknikleriyle karşılaştırmalı bir analiz gerçekleştirildi. Sonuçlar, BBO-DE algoritmasının diğer optimizasyon yöntemlerine göre tüm faktörlerde daha iyi performans sergilediğini göstermektedir. Bu araştırma, BBO-DE algoritmasını tanıtarak ve değerlendirerek akıllı şehirlerde WSN dağıtımı alanına katkıda bulunur. Bulgular, algoritmanın 3D uzayda optimal WSN dağıtımını gerçekleştirmedeki etkinliğini vurgulayarak akıllı şehir uygulamalarında geliştirilmiş algılama yetenekleri ve kaynak kullanımına yol açar.Master Thesis Pca ve Optimize Edilmiş Lstm'ye Dayalı Yeni Yazılım Kusur Tahmin Yöntemi(2021) Al-obaıdı, Anmar Sadeq Jasım; Mıshra, Alok; Yazıcı, AliBu çalışmada, PCA tabanlı LSTM uygulayarak yazılım hatası tahmini için yeni bir yaklaşım sunulmuştur. Bu çalışma, PCA tarafından gerçekleştirilen özellik seçimi ve LSTM tarafından yürütülen sınıflandırma bölümünden oluşmaktadır. PCA'Nin öznitelik seçimi olarak uygulanmasının amacı, etkilenmeyen öznitelikleri kaldırarak hesaplama süresini azaltmak için girdi özniteliklerinin boyutunu küçültmektir. Ardından, PCA'Nin çıkışı, giriş yazılımı kusur özelliklerini iki sınıfa (kusurlu ve normal) sınıflandıran zaman serisi sınıflandırıcısı olan LSTM'ye bağlanır. En iyi doğruluğu elde etmek için LSTM'nin ağırlığını ve tabanını güncelleyerek LSTM'nin performansını optimize etmek için uygulanan PSO. Elde edilen sonuçlar bu alanda sunulan yaygın çalışmalarla karşılaştırılmıştır.Doctoral Thesis Yazılım Geliştirme Organizasyonlarında Devops Uyumluluğu Üzerine Bir İnceleme: Kalite, Verimlilik ve Güvenlik Perspektifi(2023) Otaıwı, Zıadoon Abdullah; Yazıcı, Ali; Yazıcı, Ali; Yazıcı, Ali; Mıshra, Alok; Software Engineering; Software EngineeringGünümüzde birçok yazılım kuruluşu, yüksek kaliteli, güvenilir yazılımları hızla geliştirmek ve sunmak için birbiriyle rekabet etmekte. Son zamanlarda birçok yazılım firması, bir Geliştirme (Dev) ve Operasyon (Ops) metodolojisi olarak, DevOps'u tercih etmeye ve bu metodolojiyi sistem geliştirme yöntemi olarak projelerine uyarlamaya başlamışlardır. Bununla birlikte, güvenilir ve konuşlandırılabilir uygulamalar tasarlamak için yeni araçlar, teknolojiler, yöntemler, kültür ve deneyimli çalışma ekipleri gerektirdiğinden, yazılım endüstrisinin DevOps adaptasyonunda bir takım zorluklarla karşılaştığı bilnmektedir. DevOps'u çevreleyen mevcut akademik araştırmaların çoğu, bu yeni metodolojiye nasıl uyum sağlanacağına ve kuruluştaki performansın nasıl iyileştirileceğine ilişkin yanıtlar aramaktadır. Bunun içinde, hız, kalite ve üretkenlik konularına odaklanılması gerektiği anlaşılmaktadır. Bu çalışma, kuruluşlarda DevOps metodolojisinin uygulanmasında kalite, üretkenlik ve güvenlik konularıyla ilgili araştırma boşluklarını doldurmak için ampirik bir çalışma yürütmeyi amaçlamaktadır. Bu nicel çalışma sonucunda, CALMS (Kültür, Otomasyon, Yalın, Ölçüm ve Paylaşım) çerçevesine göre DevOps benimsendiğinde yazılım kalitesinin, üretkenliğin ve güvenliğin arttığını gözlemlenmiştir. Ancak, toplanan nicel verilere göre, DevOps benimsendiğinde güvenlik üzerinde bazı zorluklar ve olumsuz etkilerin söz konusu olduğu da belirlenmiştir. Bu çalışmada ayrıca, kuruluşlarda DevOps'un adaptasyonunu kolaylaştırmak için en iyi uygulamaları ve önerileri kullanarak geliştirilen bir model önerisi yapılmıştır.Master Thesis Optimize edilmiş makine öğrenim tekniklerine dayalı yazılım kusurlarını öngörmek için yeni bir yöntem(2022) Hassen, Shaho Ismael; Yazıcı, Ali; Mıshra, AlokBu tezde, tüm gerçekleri motivasyon olarak kabul ederek yazılım kusur tahmini için yeni ve sağlam bir buluşsal güdümlü nöro-bilgisayar modeli geliştirilmiştir. Diğer klasik makine öğrenimi modellerinden farklı olarak, nöro-bilgisayar, özellikle Levenberg Marquardt Sinir Ağı (LM-YSA), doğrusal olmayan özellik öğrenimi ve dolayısıyla hatalı veriler için hayati önem taşıyabilecek uyarlamalı öğrenme açısından daha sağlam olarak kabul edilimektedir. Ancak, diğer makine öğrenimi modellerinde olduğu gibi, 17 giriş özelliği olanlarda da aşırı yüksek ağırlık tahmini nedeniyle yerel minimum ve yakınsama olasılığından kaçınılamamıştır. Bu gerçeği göz önünde bulundurarak, bu araştırma, öğrenme sırasında uyarlanabilir ağırlık tahmini ve güncelleme için YSA'ya yardımcı olamak amacıyla buluşsal model denilen yeni bir geliştirilmiş genetik algoritm sunark katkıda bulunmuştur. Burada buluşsal modelin temel amacı, LM-YSA'nın herhangi bir yerel minimum ve yakınsama sorunu yaşamadan üstün ağırlık tahmini, güncelleme ve dolayısıyla öğrenme elde etmesine yardımcı olmaktır. Sonuç olarak , önerilen nöro-bilgisayar modelinin hedeflenen yazılım hatası veri kümeleri üzerinde klasik sinir ağından daha yüksek doğruluk elde etmesine yardımcı olmuştur. Sınıflandırıcı veya makine öğrenimi iyileştirmesine ek olarak, bu araştırmada, herhangi bir sınıf dengesizliği, aşırı uydurma ve yakınsama olasılığının hafifletilmesine yardımcı olan özellik mühendisliğine de odaklanılmıştır.Review Citation - WoS: 1Citation - Scopus: 1Software Maintenance Practices Using Agile Methods Towards Cloud Environment: a Systematic Mapping(Wiley, 2024) Almashhadani, Mohammed; Mishra, Alok; Yazici, AliAgile methods have emerged to overcome the obstacles of structured methodologies, such as the waterfall, prototype, spiral, and so on. There are studies showing the usefulness of agile approaches in software development. However, studies on Agile maintenance are very limited in number. Regardless of the chosen methodology, software maintenance can be carried out in either a local (on-the-premise) or global (distributed) environment. In a local environment, the software maintenance team is co-located on the same premises, while in a global environment, the team is geographically dispersed from the customer. The main objective of this Systematic Mapping (SM) study is to identify the practices useful for software maintenance using the Agile approaches in the Cloud environment. We have conducted a comprehensive search in well-known digital databases and examined the articles that map to the pre-defined inclusion criteria. The study selected and analyzed 48 articles out of 320 published between 2000 and 2022. The findings of the mapping study reveal that Agile can resolve the major issues faced in traditional software maintenance, making the role of this approach significant in global/distributed software maintenance. Cloud computing plays a vital role in software maintenance. Most of the studies highlight the application of XP- and Scrum-based Agile maintenance models. The study found a need for more Agile maintenance solutions in the cloud, highlighting the importance of agile in software maintenance, both locally and globally. Irrespective of the environment, Cloud computing provides a centralized platform for collaboration and communication, while also offering scalability and flexibility to adapt to diverse infrastructure needs. This allows agile maintenance practices to be implemented across both local and global environments, leveraging the cloud's capabilities to overcome geographical and infrastructural challenges. imageDoctoral Thesis Farklı Derin Öğrenme Teknikleri ve Meta-sezgisel Algoritmalara Dayalı Tıbbi Veri Kümesi Sınıflandırması(2023) Kadhım, Yezı Alı; Mıshra, Alok; Doruk, Reşat ÖzgürTıp, bilgisayar bilimindeki ilerlemenin önemli ilerleme kaydettiği alanlardan biridir. Bilgisayarların Tıpta kullanımı kesinliği artırır ve veri işlemeyi ve teşhisi hızlandırır. Şu anda, derin öğrenme algoritmalarının önemli bir rol oynadığı çeşitli bilgisayar destekli teşhis sistemleri bulunmaktadır. Daha hassas ve daha hızlı sistemlere ihtiyaç vardır. Bilgisayar destekli teşhis (CAD), yıllar içinde teşhis tahmini için etkili ve doğru bir yöntem olduğunu kanıtlamıştır. Bu çalışma, teşhisi olabildiğince doğru bir şekilde gerçekleştirmek amacıyla otomatik bir CAD sisteminin geliştirilmesine odaklanmaktadır. Derin öğrenme yöntemleri, tıbbi görüntü veri kümeleri üzerinde etkileyici sonuçlar üretebilmiştir. Bu tezde, iki farklı tıbbi veri kümesinden COVID-19, ve birkaç tıbbi veri seti tespitini kapsayacak şekilde en uygun özellikleri seçmek için meta-sezgisel yöntemin yardımıyla beyin tümörü. Birkaç önceden eğitilmiş evrişimli sinir ağı (CNN) AlexNet, GoogleNet, ResNet 50 ve DenseNet 201'in ilk kombinasyonu, üç tür Meta-Sezgisel Algoritma Karınca Kolonisi Optimizasyon algoritması (ACO), Particle Swarm Optimization algoritması (PSO), ve Genetik Algoritma (GA). İkinci kombinasyon, verilerin orijinal performansını korurken veri kümesinin boyutunu küçültmeyi amaçlayan yenilikçi bir yöntem olan üç tür Meta-Sezgisel Algoritma ACO, PSO ve GA ile Otomatik kodlayıcıydı. Doğru bir teşhis gerçekleştirmek için meta-sezgisel algoritmalar ve denetimli makine öğrenimi algoritmaları ile birlikte derin öğrenme yöntemlerinin kullanılması. Özellik çıkarımı için önceden eğitilmiş evrişimli sinir ağları (CNN'ler) veya otomatik kodlayıcı kullanılırken, özellik seçimi ACO veya PSO veya GA kullanılarak gerçekleştirilir. Karınca kolonisi optimizasyonu, veri miktarını azaltırken en iyi optimum özelliklerin aranmasına yardımcı olur. Son olarak, tanı tahmini (sınıflandırma), öğrenilebilir sınıflandırıcılar kullanılarak gerçekleştirilir. Özelliklerin çıkarılması ve seçilmesi için yeni çerçeve, derin öğrenme, otomatik kodlayıcı ve ACO'ya dayanmaktadır. Önerilen kombinasyonun performansı, iki tıbbi görüntü veri seti kullanılarak karar ağacı (DT), destek vektör makinesi (SVM), k-en yakın komşular (KNN), topluluk, Naive Bayes ve diskriminant gibi sınıflandırıcılarla değerlendirilir: göğüs röntgeni (COVID-19 ve beyin tümörlerinin varlığının tahmini için CXR) ve manyetik rezonans görüntüleme (MRI). Doğruluk, önerilen yaklaşımın performansını mevcut son teknoloji yöntemlerle karşılaştırmak için ana ölçü olarak kullanılır. Önerilen sistem, sırasıyla COVID-19 ve beyin tümörlerinin varlığını teşhis etmede diğer tüm yöntemleri geride bırakarak ortalama %99,61 ve %99,18 doğruluk elde ediyor. Elde edilen sonuçlara dayanarak, doktorların veya radyologların önerilen yaklaşımı COVID-19 hastalarının ve spesifik beyin tümörü olan hastaların teşhisinde güvenle kullanabilecekleri söylenebilir. Ayrıca bu tezde, farklı derin öğrenme tekniklerinin meta-sezgisel algoritma ile bir kombinasyonu, evrişimli sinir ağı veya otomatik kodlayıcı derin öğrenme yöntemlerinin her biri, iki farklı tıbbi veri setinden etkili özellikleri çıkarmak için uygulandı. Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması (PSO) tarafından elde edilen optimal özellikleri seçmek için meta-sezgisel yöntemin yardımıyla, yenilikçi bir yöntem olarak kabul edilen bu kombinasyon, verilerin orijinal performansını korurken veri kümesinin boyutunu küçültmeyi amaçlamaktadır. Kovid-19 veri seti, CNN-PSO-SVM kombinasyonu ile en yüksek doğruluğun %99,76 olduğunu ve ortak beyin tümörü veri seti için en yüksek doğruluk olarak %99,51'lik doğruluğun, otomatik kodlayıcı-PSO-KNN kombinasyon yöntemiyle elde edildiğini buldu. . Derin öğrenme yönteminin PSO özellik seçim algoritması ile kombinasyon modelinin, ACO algoritması ile aynı yönteme göre çok daha uzun zaman aldığını ve aynı zamanda PSO'nun doğruluğunun ACO doğruluğuna yakın olduğunu fark ettik.Doctoral Thesis E-devlet için Afet Yönetim Sistemini Geliştiren Şeyler(2020) Ibrahım, Thaer Ismael Ibrahım; Mıshra, Alok; Bostan, AtilaAfetler vatandaşların yaşamları ve mülkleri için gerçek bir tehdit oluşturmaktadır. Bu nedenle, tehditlerini azaltmak gerekir. Bu hedefe ulaşmak için afet yönetim sisteminin geliştirilmesi için bir çerçeve önerilmiştir. Akıllı Afet Yönetim Sistemi (SDMS) adı verilen gelişmiş sistem; bit, özellikle Nesnelerin İnterneti (IoT) teknolojisine. Önerilen sistemin tüm katılımcıları ve faaliyetleri, Birleşik Modelleme Dili (UML) diyagramları (kullanım-durum diyagramı ve aktivite diyagramı) kullanılarak sistem için kavramsal bir tasarım hazırlanarak açıklığa kavuşturuldu. Bu çaba vatandaşların BİT kullanımına karşı hazırlıklı olmama durumunun üstesinden gelmek ve afetlere karşı hazır olmalarını artırmak için yapılmıştır. Irak bu araştırma için örnek olay olarak seçildi. Irak vatandaşlarının hazır bulunmaması, iki farklı yöntem kullanılarak, felaket alanındaki uzmanlarla ve BİT alanındaki uzmanlarla yapılan görüşmelerle çıkarıldı. Diğer yöntem Irak vatandaşlarına bir anket formu dağıtmaktır.Doctoral Thesis Bulut Hesaplama Yapısı ile Çevik Yazılım Bakımı ve Geliştirmesi(2023) Almashhadanı, Mohammed; Yazıcı, Ali; Mıshra, AlokÇevik yöntemler şelale, prototipleme, spiral ve diğer geleneksel yazılım metodolojilerinin karşılaştığı sorunları önlemek amacı ile ortaya atılmıştır. Yapılan birçok akademik çalışmada çevik yöntemlerin yazılım geliştirmedeki yararlarını gösteren farklı özellikleri ve yönleri işlenmiştir. Bununla birlikte, birçok çalışmada bulut ortamında da çevik yaklaşımın yararlı olacğını gösteren yeni yapılar önerilmektedir. Mevcut çalışmalar bulutta çevik adaptif geliştirme üzerine yoğunlaşırken, bakım sürecinin çevik yaşam döngüsüne kapsamlı olarak katılmadığı görülmektedir. Bu çalışmanın amacı, bulut ortamında çevik yazılım bakımı ve geliştirmesi için bakım süreçlerinde kullanılmak üzere yeni bir Bulut Hesaplama Yapısı (ASMDCC) önermektir. Bu yapı üzerinde yapılan vaka çalışması bulguları, çevik yaklaşımla bulut kombinasyonunun geleneksel yazılım bakımında karşılaşılan başlıca sorunları çözebileceğini ve bu yaklaşımın küresel/dağıtılmış yazılım bakımındaki rolünü önemli kıldığını ortaya koymuştur. Ayrıca, Bulut Bilişim hizmetlerinin yazılım bakımını çözmede hayati bir rol oynadığı gösterilmiştir. Son olarak, sonuçlar, önerilen yapının kullanılmasının, yönetim, altyapı, işbirliği ve şeffaflık ile ilgili geleneksel ortama kıyasla bakım ekibinin karşılaştığı zorlukları iyileştirdiğini göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Yazılım Bakımı, Çevik Yöntemler, Bulut Bilişim, Küresel ÇevreMaster Thesis Apache Spark Dağıtık Hesaplama Çerçevesi Kullanan Bir Hibrit Ağ İzinsiz Giriş Tespit Sistemi(2020) Alabduljabar, Ahmed Abdulmajed Ismael; Mıshra, AlokÇevrimiçi dijital hizmetlerin hızla artan kullanımı, bu hizmetleri sağlayan bilgisayar ağlarının, verilere herhangi bir yetkisiz erişime veya hizmetlerin kötüye kullanılmasına karşı korunmasına önemli ölçüde dikkat çekmiştir. Yetkisiz bir erişim, amaçlanan hizmetleri sağlamak için gerekli olan, ağdaki sunucularda depolanan hassas bilgileri tehlikeye atabilir. Hizmetlerin ek olarak kötüye kullanılması, sunucuya aşırı yüklenilmesi gibi bu hizmetleri istismar eden saldırı tekniklerini kullanarak kullanıcılara sağlanan hizmetlerin kalitesini düşürmeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, son saldırı teknikleri, trafiği yasal kullanıcılardan başlatılan trafiğe benzer görünecek şekilde gizlemekte böylece statik kurallara dayanan geleneksel koruma teknikleri artık kullanılmaz hale gelmiştir. Alternatif olarak, makine öğrenimi tekniklerinin girdiler ve türleri arasındaki ilişkileri tanımlayan karmaşık kalıpları tanıma becerisine göre, Makine Öğrenimi (ML) teknikleri yasal trafiği saldırıdan ayırmak için bir çözüm olarak ortaya çıkmıştır. Bununla birlikte, bir girdiyi sınıflandırmak için gereken nispeten karmaşık hesaplamalara göre, her bir paketi işlemek için gereken süreyi azaltmak amacıyla dağıtık hesaplama kullanılmaktadır, böylelikle, İzinsiz Giriş Tespit Sistemleri (İGTS) tarafından uygulanan gecikmeyi azaltmak için hızlı kararlar alınmaktadır. Spark dağıtık hesaplama çerçevesi, farklı uygulamalarda kullanılan ve modern İGTS'lerin çalışma süresini azaltabilen en yeni çerçevedir. Bu nedenle, uygun işlem süresini korurken tahminlerin kalitesini artırmak için daha karmaşık yöntemler kullanılabilmektedir. Spark dağıtık hesaplama çerçevesine dayanılarak bu çalışmada hibrit bir İGTS önerilmiştir. Önerilen sistem bir tanesi ikili ve diğeri çok sınıflı sınıflandırıcı olmak üzere iki tür sınıflandırıcı kullanmaktadır. İkili sınıflandırıcı, paketin normal mi yoksa saldırı trafiğinden mi olduğunu öngörürken, çok sınıflı sınıflandırıcı saldırının türünü öngörmektedir. Daha önceki yöntemler, yalnızca ikili sınıflandırıcı tarafından saldırı trafiğinden geldiği öngörülen paketler için saldırının türünü tahmin etmeyi düşünmektedirler. Alternatif olarak, bu çalışmada önerilen sistem, girdi paketini her iki sınıflandırıcı tarafından işlemek için Spark çerçevesinde paralel işlemeyi kullanmaktadır. Buna göre, normal sınıf da çok sınıflı tahminlere dahil edilmektedir ve bu tahminler, ağa paket erişimine izin verilip verilmeyeceği konusunda uygun kararın alınmasında ikili sınıflandırıcının yanında dikkate alınmaktadır. Sınıflandırıcılardan herhangi birinin yasal bir kullanıcının normal trafiğinden geldiğini öngörmesi durumunda, bir paketin ağa erişimine izin verilmektedir. Üç tür sınıflandırıcı, UNSW-NB15 veri kümesiyle ikili ve çok sınıflı sınıflandırma kullanılarak değerlendirilmektedir. Değerlendirme sonuçları, İleri Beslemeli Sinir Ağının (İBSA) yüksek kaliteli tahminlerle en hızlı performansa sahip olduğunu ve bu nedenle ikili sınıflandırma aşaması için uygun hale olduğunu göstermektedir. Bunun yanı sıra, Rastgele Orman (RO) sınıflandırıcısı, daha kaliteli tahminler göstermiş ancak hem ikili hem de çok sınıflı görevlerde daha fazla işleme süresi gerektirmiştir. Bu nedenle, bu sınıflandırıcı çok sınıflı sınıflandırma için seçilmiştir. Buna göre, normal bir paketin İBSA sınıflandırıcısı tarafından saldırı olarak yanlış sınıflandırılmasına rağmen, RO sınıflandırıcısı tarafından normal olduğu öngörülürse, paketin ağa yine de erişmesine izin verilebilir. Böylelikle, önerilen yöntem, %0,04'lük önemli ölçüde düşük Yanlış Reddetme Oranı (YRO) ve %0,26 Yanlış Kabul Oranı (YKO) ile %99,12 genel doğruluk elde edebilmiştir. YRO 'daki bu tür bir azalma, yasal kullanıcıların ağa erişimi daha az reddedildiğinden, ağın Hizmet Kalitesini (HK) önemli ölçüde artırabilmektedir. Yasal bir kullanıcıdan gelen bir paket, İBSA 'nın işleme zamanı olan 0.006μS'de kabul edilmekte ve İBSA tarafından yanlış sınıflandırılıp ancak RO sınıflandırıcı tarafından normal olduğu tespit edilen pakete 1.616μS içinde ağa erişim izni verilmektedir. Bu nedenle, paketin ağa erişimini reddeden önceki yöntemlerin aksine, önerilen yöntem pakete yalnızca hafif bir gecikme uygulamakta ancak yine de ağa erişimini sağlamaktadır.