Gerçek zamanlı veriler yardımı ile karar veren bir bilgisayar ağı saldırı tespit sisteminin tasarlanması ve gerçeklenmesi
Design and implementation of a realtime network intrusion detection system
- Tez No: 201396
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. A. GÖKHAN YAVUZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Saldırı, saldırı tespiti, ag saldırı tespit sistemi, Snort, destek vektör makinesi, C4.5, Random Forest, DARPA veri kümesi, KDD Cup 99 veri kümesi, Intrusion, Intrusion detection, Intrusion detection system, Snort, Support vector machine, C4.5, Random Forest, DARPA intrusion detection evaluation data, KDD Cup 99 data
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 135
Özet
Saldırı tespit sistemleri anormallik tespiti ve imza tabanlı olmak üzere iki farklı yaklasım içerir. Bu yaklasımların birbirlerine göre avantaj ve dezavantajları vardır. Tez çalısmasında her iki yaklasımı da kullanarak saldırı tespit basarısını arttırmak amaçlanmıstır. Anormallik tespiti için SVM (Destek Vektör Makinesi) metodu kullanılmıstır. Ancak, bazı sınıflandırma algoritmalarının da tasarlanan sistem üzerindeki basarımları ölçülmüstür mza tabanlı yaklasım için Snort sisteminden yararlanılmıstır. Snort sisteminin yalın ve modüler yapıda olusu; imza veritabanının sürekli güncellenmesi; gerçek zamanlı ve anormallik tabanlı çalısan bir sistemin Snort yapısının üzerine insa edilmesine olanak tanımaktadır. Tez çalısmasının gerçeklenmesinde hem açık kaynak olusu hem de uygulama gelistirme ortamlarının zenginligi nedeni ile Linux isletim sistemi tercih edilmistir. Tez çalısmasının sonucu diger saldırı tespit sistemleriyle karsılastırılmıs ve yapılan çalısmanın basarılı sonuçlar ürettigi görülmüstür.
Özet (Çeviri)
Intrusion detection systems consist of two different approaches, anomaly detection and signature based detection. Both approaches have advantages and disadvantages against the other. In this thesis, it is aimed to use both approaches to increase the success rate of the intrusion detection system. It is considered to use the Snort system for the signature based approach. Constantly updating the signatures used in the Snort system and the basic and modular structure of the system allows a real-time and anomaly based system to be built on a Snort structure. To detect anomalies it is considered to use SVM (Support Vector Machines) method. Linux Operating System is used to implement the application because of its open-source structure and the richness of its application developing environment.
Benzer Tezler
- Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace
Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı
ALİ CENK KESKİN
Doktora
Fransızca
2009
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JEAN MARC SOREL
PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- Bilişim sistemlerindeki gelişmelerin işletme yönetimine etkileri, yönetim bilişim sistemleri geliştirme ve bir uygulama örneği
Effects of the evoluation of information systems on management, management information systems development and an example of its application
ZUHAL TANRIKULU
Doktora
Türkçe
1999
İşletmeİstanbul ÜniversitesiOrganizasyon ve İşletme Politikaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EROL EREN