Güvenlik duvarı günlüklerinin karar ağacı algoritmaları ile modellenmesi
Modelling firewall logs with decision tree algorithms
- Tez No: 965237
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMER İLKUÇAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Yönetim Bilişim Sistemleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Ağ güvenliği, Veri madenciliği, Network security, Data mining
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüz dünyası dijital sistemler üzerine kurulmaktadır. Bu sistematik düzeni sağlamak ancak ağ güvenliğini korumak ile mümkün olmaktadır. Güvenlik duvarları (firewall), ağ trafiğini denetleyerek yetkisiz erişimlere karşı ilk savunma hattını oluşturur. Bu sistemlerin oluşturduğu günlük (log) veriler, olası tehditlerin tespiti ve sistemin güvenliğinin artırılması açısından büyük bir veri kaynağıdır. Bu çalışmada, güvenlik duvarı günlüklerinden elde edilen veriler kullanılarak makine öğrenmesi algoritmalarıyla bir tehdit sınıflandırma ve tespit modeli geliştirilmiştir. Makine öğrenmesi algoritması olarak karar ağaçları kullanılmıştır. Kara ağaçları; verilerin anlaşılabilirliğini artırması, yorumlanabilirliği sağlaması ve sınıflandırma süreçlerinde etkin olması nedeniyle tercih edilmiştir. Çalışmada J48, LMT, REP Tree ve Random Tree algoritmaları çeşitli performans metrikleri yardımıyla karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiş ve sırasıyla %99,83, 99,74, 99,83, 99,77 doğruluk değerlerine ulaşılmıştır. Elde edilen sonuçlar, karar ağacı tabanlı modellerin güvenlik duvarı günlüklerinin analizinde etkili olduğunu ve olası anomali ya da saldırıların tespiti için güçlü bir araç sunduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Today's world is built on digital systems. This systematic order can only be achieved by protecting network security. Firewalls control network traffic and form the first line of defense against unauthorized access. The log data generated by these systems is a large data source for detecting potential threats and increasing system security. In this study, a threat classification and detection model was developed using machine learning algorithms using data obtained from firewall logs. Decision trees were used as the machine learning algorithm. Decision trees were chosen because they increase data comprehensibility, facilitate interpretability, and are effective in classification processes. In the study, J48, LMT, REP Tree and Random Tree algorithms were comparatively evaluated with the help of various performance metrics and accuracy values of 99.83, 99.74, 99.83, and 99.77 were achieved, respectively. The results obtained show that decision tree-based models are effective in the analysis of firewall logs and provide a powerful tool for detecting potential anomalies or attacks.
Benzer Tezler
- Komple ray bağlantı sisteminin deneysel gerilme analizi
Experimental stress analysis of complete rail fastening systems
SÜHAN ATAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVAT ERDEM İMRAK
- AI-powered web application security mechanisms
Yapay zeka destekli ağ uygulaması güvenliği düzenekleri
DİLEK YILMAZER DEMİREL
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TAHİR SANDIKKAYA
- Güvenlik duvarı günlüklerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi ve bir model çıkartılması
The analysis of the firewall diaries through machine learning methods and producing a model
ERKAN ÖZHAN
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDEM UÇAR
- Güvenlik duvarı tasarımı
Başlık çevirisi yok
SERVET HAYDAR KARABAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM SOĞUKPINAR
- Güvenlik duvarı kurallarına ait anomalilerin tespiti ve optimizasyonu
Detection and resolution of anomalies in firewall rules
ABDU ENDRIS MOHAMMED
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM ÖZÇELİK