DESIGN AND EVALUATION OF A NETWORKINTRUSION DETECTION SYSTEM
AĞIN TASARIMI VE DEĞERLENDİRİLMESİ SALDIRI TESPİT SİSTEMİ
- Tez No: 667382
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnternet kullanımının muazzam büyümesi ve çeşitli platformlarda çalışan web uygulamalarının ilerlemesi, saldırının temel hedefleri haline geldi. Ağ sistemlerine saldıran kişi ve kuruluşlar her gün yeni tehditler oluşturur. İzinsiz giriş, dışarıdan kaynaklanan kötü niyetli bir organizasyon hatasıdır. İzinsiz giriş, bir bilgisayar kaynağının güvenilirliğini, kullanılabilirliğini ve gizliliğini tehlikeye atmanın bir yolu olarak kullanılır. Bu nedenle, saldırı tespit sistemleri (IDS), ağ anormalliklerini ve saldırıları tespit etmek için cihaz güvenliğinin önemli bir bileşenidir. Kademeli olarak sistem savunmasının önemli bir bileşeni olan IDS, düzensiz bilgisayar sistemi etkinliklerini tespit etmek için kullanılır. Bu bağımlılığı azaltmak için literatürde çoklu veri madenciliği ve makine öğrenimi yöntemleri kullanılmıştır. Bir ağ içindeki izinsiz giriş etkinliklerini etkili bir şekilde sınıflandırmak için bu proje çerçevesinde bulanık mantık tabanlı çerçeve oluşturduk. Önerilen bulanık mantık tabanlı çerçeve, kural tabanında daha iyi bir kurallar dizisi bulunduğundan, ağların izinsiz giriş etkinliğini tanımlayabilir. Burada, belirli yasalardan sık kullanılan öğeler kullanılarak toplanan bulanık yasaları oluşturmak için otomatik teknik kullandık. Önerilen saldırı tespit yönteminin testleri ve ölçümleri, izinsiz girişi önleme için KDD Cup 99 veri toplama kullanılarak gerçekleştirilir. Deneysel sonuçlar, sunulan yöntemin, kayıtların düzenli mi yoksa hedefli mi olduğunu belirlemede daha fazla doğruluk elde ettiğini açıkça göstermektedir.
Özet (Çeviri)
With the huge growth of internet use and advancement of web applications running on various platforms become the key targets of attack. People and organizations which attack network systems create new threats every day. Intrusion is an organizational error that is malicious, caused from outside. Intrusion is used as a way to compromise a computer resource's credibility, availability, and confidentiality. Therefore, intrusion detection systems (IDS) are a key component of device security to detect network anomalies and attacks. IDS, which are gradually a key component of system defense, are used to detect irregular computer system activities. Multiple data-mining and machine learning methods were used in the literature to reduce this dependency. We have built fuzzy logic-based framework in this project framework to effectively classify the intrusion activities inside a network. The suggested fuzzy logic-based framework can identify an intrusion activity of the networks because a better set of rules is in the rule base. Here, we used automated technique to generate fuzzy laws, which are collected using frequent items from the definite laws. The tests and measurements of the suggested intrusion detection method are carried out using the KDD Cup 99 data collection for intrusion prevention. The experimental results clearly indicate that the method presented has achieved greater accuracy in determining whether the records are regular or targeting one.
Benzer Tezler
- Ağ trafiğinin analizi, anomali tespiti ve değerlendirme
Analysis of network traffic, anomaly detection and evaluation
AKIN ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR
- 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
- A DEEP LEARNING INTRUSION DETECTION FRAMEWORK FOR IIOT NETWORKS USING SIMULATED AND TON-IOT DATASETS
SIMÜLE EDILMIŞ VE TON-IOT VERI SETLERI KULLANILARAK IIOT AĞLARI İÇIN DERIN ÖĞRENME TABANLI BIR SALDIRI TESPIT ÇERÇEVESI
NOOR SALİM GHANİM YAHYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Gelişim ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ DAHMAN
- Bilgisayar ağlarında yeni geliştirilen teknolojiler ile kablosuz ağlarda zafiyet taraması ve saldırı önleme yöntemlerinin incelenmesi
Investigation of vulnerability scanning and attack prevention methods in wireless networks with newly developed technologies
BERAT POLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaramanoğlu Mehmetbey ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR ERKAN
- Kuantum fotonik ağlarda dos saldırıları: Modelleme ve simülasyon yaklaşımı
Dos attacks in quantum photonic networks: A modeling and simulation approach
ONUR SAMİ TURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilim ve TeknolojiGazi ÜniversitesiFotonik Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TARIK ASAR