Özdüzenlemeli haritalar kullanılarak ağ trafiğini etkileyecek saldırıların tespiti
Network intrusion detection by using self-organizing maps
- Tez No: 179111
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EMİN GERMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Ağ trafiği üzerindeki anomalileri tespit etme bilgisayar biliminin üzerinde en çok durulan konularından bir tanesidir. Bu çalışma ağ trafik davranışın analiz etmek için yeni bir sınıflandırma yöntemi içermektedir. Ağ trafiğini, saldırılar, dosya indirme, port tarama, gibi belli başlı bilinen anomalilerden ayırabilmek için çok biinen bir Yapay Sinir Ağı Mimarisi olan Özdüzenlemeli Ağlar kullanılmıştır. Trafiğin ölçümü çalışmanın ilk kısmında Basit Ağ Yönetim Protokolü (SNMP) aracılığıyla yapılmıştır. İkinci kısımda ise KDD Cup tarafından 1999 yılında hazırlanmış olan bir veri kümesi kulllanılmıştır. Bu veri kümesi ilk kısımdan farklı olarak Temel Bileşen Analizine tabi tutulmuş ve Temel Bileşen Analizinin bu sistemin karar verme başarısına olan etkisi gözlenmiştir. İkinci kısımda, eğer optimum temel bileşen sayısı kullanılırsa sistemin başarı oranının düşmediği aksine bir miktar yükseldiği görülmüştür. Her iki kısımda da elde edilen sonuçlar başarı yüzdesi olarak literatürdeki diğer uygulamalara oranla oldukça tatmin edicidir.
Özet (Çeviri)
Anomali detection in netwokr traffic is one of the most challenging topics in the study of computer science and networking. This work introduces a classification method for analyzing network traffic behavior. In order to distinguish the normal traffic with well-known anomalies such as port scanning and DOS attacks, Self Organizing Maps, one of the well-known artificial neural network architecture, is used. In the first part of this work, Simple Network Management Protocol(SNMP) performs the measurment of network traffic. In the second part, the dataset prepared by KDD is used. Unlike first part, the dataset is subjected to Principal Component Analysis. In this part, the result we obtained implies that if optimum number of Principle Components is used the decision rate of system is improved. It is worth to mention that impressively satisfactory results have been obtained.
Benzer Tezler
- Hydips: A Hybrid neural network based diagnostic tool for perinatal surveillance
Perinatal takipte bir hibrit nöron ağına dayanan tanı aracı
NAZİFE BAYKAL
Doktora
İngilizce
1996
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEŞE YALABIK
- Unsupervised texture segmentation with Markov random fieled models and self organizing maps
Markov rasgele alan modelleri ve özdüzenlemeli haritalar ile gözetimsiz doku bölütlemesi
MESUT GÖKTEPE
Doktora
İngilizce
1996
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEŞE YALABIK
- Fractal image compression techniques
Fraktal görüntü sıkıştırma teknikleri
EREN GÜRSES
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR HALICI
PROF. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
- Prediction of protein subcellular localization based on primary sequence date
Birincil dizi veri temelli protein hücre içi yer belirleme tahmini
MERT ÖZARAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN ATALAY
- Sismik anomalilerin yapay sinir ağları yönetimi ile tanınması ve sınıflandırılması
The recognition and classification of seismic anomalies by ANN method
MEHMET SİRAÇ ÖZERDEM
Doktora
Türkçe
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET COŞKUN SÖNMEZ