Makine öğrenmesi yöntemleri ile network üzerinde saldırı tespiti
Intrusion detection on network with machine learning
- Tez No: 459308
- Danışmanlar: PROF. ABDULLAH ÇAVUŞOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde her gün binlerce sistem saldırıya uğramaktadır. Bu saldırılar temelde 2 tür olup ilki otomatik araçlarla yapılan saldırılar diğeri ise uzman saldırganların çeşitli yöntemler kullanarak gerçekleştirdiği saldırılardır. Firewall ve Anti-Virüs gibi sistemler ilk saldırı tipi için etkili olsa da uzman saldırganlara karşı aynı oranda saldırıyı engelleme imkanı sunamamaktadır. Bu sebeple Saldırı Tespit Sistemleri (STS) geliştirilmiş ve günümüze kadar birçok farklı yöntemle kullanılmıştır. STS' ler sürekli olarak ağ üzerindeki trafiği izlerler. Ağ üzerinde bir anormallik tespit edilirse bu durumu güvenlik ile ilgili birimlere iletirler. Anormallik tespiti gerçekleştirilirken günümüze kadar çeşitli yöntemlerden faydalanılmıştır. Bu çalışmada bilgisayar ağlarındaki anomali (düzensizlik) tespitinde kullanılan makine öğrenmesi yöntemlerinden bazıları incelenecektir. Bu alanda en çok tercih edilen veri setlerinden KDD cup'99 ve NVD veri setleri üzerindeki başarı oranları karşılaştırılacak ve performans analizleri yapılacaktır.
Özet (Çeviri)
Nowadays, thousands of system is attacked in each day. These attacks are in 2 types basically; the first one is the attacks that made with automatic tools and the other one is made by professional cyber militants with using various methods. As though firewall and antivirus systems are effective for the type of first attacks, they cannot be effective to prevent attacks for professional cyber militants as much as to prevent attacks made with automatic tools. Therefore, Intrusion Detection Systems are developed up to now and used in many methods. Intrusion Detection Systems constantly monitor traffic on the network. When a threat is detected on the network, it communicates this to the security authorities. Until today, many methods are used for anomally detection. In this study some of the methods of machine learning will be examined, that used to detect anomalies in computer networks. In this area, the most well known datasets like KDD and NVD will be compared for performance analysis using machine learning.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemleri ile bilgisayar ağlarında güvenliğe yönelik anormallik tespiti
Deep learning based network anomaly detection
RÜSTEM CAN AYGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ GÖKHAN YAVUZ
- Developing machine learning methods for network anomaly detection
Bilgisayar ağlarında anormal durum tespiti yapan öğrenme yöntemlerinin geliştirilmesi
HABIBU SHOMARI MUKHANDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER AYDIN
- Kenar bilişim için siber saldırıları tespit ve önleme yöntemleri
Cyber attack detection and prevention methods for edge computing
EBU YUSUF GÜVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Sultan Mehmet Vakıf ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ YILMAZ ÇAMURCU
- Artificial intelligence based detection schemes for secure wireless communication
Güvenli telsiz iletişimin sağlanmasına yönelik yapay zeka tabanlı sınıflandırma metotları
SELEN GEÇGEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
- Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak saldırı tespit sistemlerinde performans analizi
Performance analysis of intrusion detection systems using machine learning methods
NEŞE ASLI MİNNETOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP TURGUT