Intrusion detection system in software definednetworks
Yazılım tanımlı ağlarda saldırı tespit sistemi
- Tez No: 698802
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DERYA YILTAŞ KAPLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Makine öğrenmesi, Deep learning, Machine learning
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilgisayar ağlarının başlangıcı birkaç bilgisayarın bir hub'a bağlanmasıyla başlamıştır. Daha sonra bu, bilgisayarlar, cep telefonları, akıllı ev aletleri şeklinde milyarlarca bağlı makineye, şimdi de yavaş bir hızla Sanal ve Artırılmış Gerçeklik'e dönmüştür. Geleneksel güvenlik ölçütleriyle bu cihazları güvenli yapmak oldukça büyük bir problemdir. Bu nedenle, bu tezde, Yazılım Tanımlı Ağlar (YTA) üzerinde Saldırı Tespit Sistemi'ni (STS) incelemekteyiz. YTA veri iletim düzlemini kontrol düzleminden ayırmaktadır. YTA'nın bu özelliği kendi altındaki cihazların merkezi kontrolünü sağlamaktadır. Bulgularımız hafif akış-tabanlı bir STS yapmanın olanaklı olduğunun kanıtıdır. Önerilen STS, makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları kullanılarak eğitilmekte ve değerlendirilmektedir. Bazı algoritmalardan toplanan sonuçlar %90'ın üzerinde tespit oranı göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The beginning of the computer networks started from a few connected computers using a hub. Later it transformed into billions of interconnected machines in the form computers, smartphones, smart home devices, and now slowing transforming into the Virtual and Augmented Reality. Securing these devices using traditional security measures is a tremendous challenge. Therefore, in this thesis, we explore the IDS (Intrusion Detection System) based on SDN (Software Defined Network). SDN puts a physical separation between the forwarding plane from the control plane. This capability of SDN provides centralized control over its underlying devices. Our findings are evidence of the possibility to build a lightweight flowbased IDS. The proposed IDS is trained and evaluated using the machine learning, and the deep learning algorithms. The collected results from some algorithms show a detection rate above 90%.
Benzer Tezler
- Yazılım tanımlı ağlarda makine öğrenme temelli saldırı tespit sistemi
Machine learning based intrusion detection system in software defined networks
BİROL EMEKLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İHSAN HAKAN SELVİ
- Yazılım tanımlı ağlarda ağ trafiğine duyarlı bir yaklaşım ile otonom saldırı tespit ve önleme modeli
Autonomous attack detection and mitigation model by network traffic aware approach in software defined networks
ÖZGÜR TONKAL
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN POLAT
- A proposed approach network intrusion detection system (NIDS) using deep learning for software defined network (SDN): A futuristic approach
Derin sinir ağları ile zaman serilerinin sınıflandırılması
MHMOOD RADHI HADI HADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ADNAN SAHER MOHAMMED AL-AJEELI
- Yazılım tanımlı ağ temelli saldırı tespit ve önleme sistemi geliştirme
Software defined network based intrusion detection and prevention system development
SAİT MELİH DOĞAN
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ALKAN
- Yazılım tanımlı ağların güvenliği için yapay zekâ tabanlı bir yaklaşım
An artificial intelligence based approach for the security of software defined networks
MUHAMMET FATİH AKBAŞ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ CENGİZ GÜNGÖR
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENİS KARAARSLAN