A new approach for the scalable intrusion detection in high-speed networks
Yüksek hızlı ağlarda ölçeklenebilir atak tespit ve engelleme sistemi yaklaşımı
- Tez No: 177341
- Danışmanlar: DR. ŞENAN ECE GÜRAN SCHMİDT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Electrical and Electronics Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Atak Tespit ve Engelleme Sistemleri, Yüksek Hızlı Aglar, 2-4 Katman Ataklar, Akıs Tabanlı Tespit, Intrusion Detection and Prevention Systems, High Speed Network, Layer 2-4 Attacks, Flow-based Detection
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ag iletisim hızı sürekli olarak arttıkça, Atak Tespit ve Engelleme Sistemlerinin (ATES) performansının da ag performansı dogrultusunda arttırılması öncelikli ihtiyaç haline gelmistir. Yüksek hızlı aglarda, geleneksel ATES'lerinin çalısma prensibi ile tüm paketlerin incelenmesi çok zordur. ATES'lerinin performansının artısı, anahtar, yönlendirici gibi ag cihazlarının performansının artısı kadar hızlı olamadıgı için, geleneksel yöntemlerden farklı yeni yöntemler ile atak tespiti ve engellemesi yapılması gerekmektedir. Bu tez çalısmasında, agdaki tüm paketlerin açılarak incelenmesine gerek kalmayacak sekilde, trafigin akıs bilgileri incelenerek, 2.-4. katman atakların tespit edilebilmesi ve engellenmesi için kural tabanlı ATES teknigi önerilmistir. 5. ve üstü katmanlarda gerçeklesen atakların tespiti için paket incelemesi gerektiginden, yaklasımımız mevcut ATES'e ek ag bileseni olarak çalısacak sekilde tasarlanmıstır. Gerçek agda kural seti olusturulmus ve sistem performansının degerlendirilmesi için testler yapılmıstır.
Özet (Çeviri)
As the networks become faster and faster, the emerging requirement is to improve the performance of the Intrusion Detection and Prevention Systems (IDPS) to keep up with the increased network throughput. In high speed networks, it is very difficult for the IDPS to process all the packets. Since the throughput of IDPS is not improved as fast as the throughput of the switches and routers, it is necessary to develop new detection techniques other than traditional techniques. In this thesis we propose a rule-based IDPS technique to detect Layer 2-4 attacks by just examining the flow data without inspecting packet payload. Our approach is designed to work as an additional component to existing IDPS as we acknowledge that the attacks at Layer 5 and above require payload inspection. The rule set is constructed and tested on a real network to evaluate the performance of the system.
Benzer Tezler
- Nöromorfik hesaplama ve memristor tabanlı ağ saldırı tespit sistemleri: Siber güvenlikte yeni yaklaşımlar
Neuromorphic computing and memristor-based network attack detection systems: New approaches in cyber security
YUSUF ETKA KÖYLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN KOCAARSLAN
- Finansal sistemler için bütünleşik bir açıklanabilir yapay zekâ çerçevesi geliştirilmesi
Developing an integrated explainable artificial intelligence framework for financial systems
ABDULLAH EMİR ÇİL
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAZIM YILDIZ
- Makine öğrenmesi tabanlı akıllı şehir çözümleri: Bina türü tanıma, su tüketimi öngörüsü ve sızıntı tespiti
Machine learning-based smart city solutions: Building type identification, water consumption forecasting, and leak detection
RAUF YASİN
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇKİN ARI
- Güvenlik kameralarındaki yüz görüntülerinin süper çözünürlüklenetleştirilmesi
Face enhancement in surveillance systems using super-resolutiontechniques
ALİ HÜSAMEDDİN ATEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ESKİ
- Multipart music transcription using deep neural networks
Derin öğrenme ağları ile çok sesli müzik transkripsiyonu
EMİN GERMEN
