Geri Dön

DDOS atak tespiti için makine öğrenmesi algoritmaları ile anomaly tespiti

Anomaly detection with machine learning algorithms for DDOSş attack detection

  1. Tez No: 706342
  2. Yazar: BERKAY ÖZÇAM
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM, DR. HACI HAKAN KILINÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, DDoS (Distributed Denial of Service) atak türleri ve bu ataklardan korunma yolları hakında genel bilgiler paylaşılmış, en çok karşılaşılan DDoS atak türlerinden olan TCP-SYN Flood ve UDP Flood ataklarının makine öğrenmesi algoritmaları ile tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu atak türlerinin tespitinde her biri için 2 farklı makine öğrenmesi modeli oluşturulmuş ve elde edilen sonuçlar farklı değerlendirme parametreleri ile anlamlandırılarak paylaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, General information about DDoS (Distributed Denial of Service) attack types and ways to protect against these attacks was shared, and it was aimed to detect TCP-SYN Flood and UDP Flood attacks, which are the most common DDoS attack types, with machine learning algorithms. In the detection of these attack types, 2 different machine learning models were created for each of them and the results obtained were shared with different evaluation parameters.

Benzer Tezler

  1. An open-source, machine learning based intrusion detection system

    Makı̇na öğrenmesı̇ tabanlı açık kaynak kodlu saldırı tespı̇t sı̇stemı̇

    ZEMRE ARSLAN TÜVER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR

  2. DDoS attack detection by using packet features

    Paket karakterleri ile DDoS atak tespiti

    AMMAR YASİR KORKUSUZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN ANARIM

  3. DDOS attack detection by control charts

    Kontrol çizelgeleri ile DDOS ataklarinin tespiti

    AYSUN KALEMCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. EMİN ANARIM

  4. An entropy based ddos detection method and implementation

    Entropi tabanlı ddos tespit yöntemi ve uygulaması

    SÜLEYMAN FÜRKAN YÜCEBAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYSU BETİN CAN

  5. Distributed denial of service attack detection using densitybased clustering and information fusion techniques

    Yoğunluk tabanlı kümeleme ve bilgi füzyon teknikleri kullanarak dağıtık hizmet reddi saldırısı önleme

    MUHAMMET FATİH BAYINDIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN ANARIM