Multi-detection of botnets using Linear SVM and Regression
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 644649
- Danışmanlar: DR. NİKOS KOMNİNOS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: botnet, Linear SVM, Linear Regression
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Cıty Unıversıty London
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
The botnet is a crucial threat in this century. The detection of the botnet is an important component in cyber security sector to prevent this threat. For this reason, many various mechanisms have been improving by researchers. The main purpose of this project was to form the structure of the multi-detection mechanisms for botnets. Therefore, in this project, the Linear SVM and Linear Regression machine learning algorithms' were used to form the main structure of the multi-detector. In experiments to create multi-detector, the dataset of the CTU-13 was utilized. It was assumed that the machine has already been infected due to botnet attack, hence, in the extraction step of the project, the protocols of the IRC and HTTP were considered to investigate right extraction features due to their communication with the C&C channels. As a result, the Linear Regression has been reached the best detection results and the results demonstrated that the Linear Regression could be utilized to form botnet detector and detect botnet.
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
- Enhancing security level of industrial internet of things devices based on botnet detection and feature selection
Endüstriyel nesnelerin interneti cihazlarının güvenlik seviyesinin botnet tespiti ve özellik seçimi tabanlı geliştirilmesi
WEAM HUSHAM ABDULWAHHAB AL JABBARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN HÜSEYİN BALIK
ASSOC. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
- Iot ağlarına yönelik siber saldırıların tabm mimarisi ile çok sınıflı tespiti: CIC-IoT-2023 veri seti üzerine kapsamlı bir çalışma
Multi-classified detection of cyber attacks on iot networks using tabm architecture: a comprehensive study on the CIC-IoT-2023 dataset
MUHAMMED KAPLANGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET HACIBEYOĞLU
- Güvenli ağ bağlantıları için yapay sinir ağları kullanılarak anormal aktiviteleri ve siber tehditleri tespit eden alternatif yazılım geliştirilmesi
Development of alternative software for detecting abnormal activities and cyber threats using artificial neural networks for secure network connections
MEHMET KARADENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ÖZEK
- Data driven intrusion detection for 6LoWPAN based IoT systems
6LoWPAN tabanlı IoT sistemleri için veriye dayalı saldırı tespiti
FAİK KEREM ÖRS
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALBERT LEVİ