Veri madenciliği teknikleriyle saldırı tespiti ve bir uygulama
Intrusion detection systems with data mining technics and an application
- Tez No: 287468
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NURSAL ARICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Teknik Eğitim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Technical Education
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 112
Özet
Bilginin her geçen gün daha da önem kazanması ile birlikte arttırılan güvenlik önlemleri arasında saldırı tespit sistemleri de yer almaktadır. Saldırı Tespiti Sistem'leri; bilgisayar sistemine ve ağ kaynaklarına olan saldırıları tespit etmek, saldırıların kimden geldiğini tanımak, sistemi izleyip anormal olan durumları saptamak ve bunlara karşı gerekli önlemleri almayı amaçlayan güvenlik sistemleridir. Sistemlerdeki anormal olan durumları saptamak ise veri madenciliği konusu içinde yer almaktadır.DoS atakları; bir ağa ya da kaynağa ulaşımı engellemek için kullanılır ve kötü niyetli kullanıcıların saldırılarını kolaylıkla gerçekleştirebilmeleri açısından ilk deneyecekleri saldırı tipleridir. Bu ataklardan birisi olan Brute Force saldırısı; sistemin kullanıcı hesabını ve şifresini kırmak için tahminlere dayalı deneme yanılma yöntemini kullanır.Bu tezde, veri madenciliği tekniğini kullanarak nasıl saldırı tespit edileceği açıklanmış ve DoS ataklarından biri olan Brute Force tipi bir saldırının veri madenciliği teknikleri ile tespit edilip engellendiği bir saldırı tespit uygulaması tasarlanmıştır. Tasarım Visual Studio.NET 2005 C# ve Microsoft Office 2007 Access programları kullanılarak geliştirilmiştir. Uygulamada geliştirilen saldırı tespit sistemi saldırıyı ip tabanlı tespit etmesi ve gerçek zamanlı bir saldırı tespit sistemi olmasından dolayı önemlidir.
Özet (Çeviri)
As importance of information is increasing day by day, security measures are also enhanced simultaneously. Intrusion detection systems are among them. Intrusion detection systems are security systems that detect attacks on computer systems and network sources, identify the source of attacks, track system to identify abnormal situations and aim to take necessary measures against them. Detection of abnormal situations in systems is included in data mining topic.Dos attacks ,one of the intrusion types, block access to a network or to a source and they would be easily performed and tried first by malicious users. One of these attacks - Brute Force attack- uses estimation based trial and error method to crack system's user accounts and passwords.In this thesis, how to use data mining techniques to detect intrusions is presented. An intrusion detection application in which one of the DoS attacks - Brute Force type attack - detected and blocked by data mining systems is proposed.Proposed application is developed using C# on Microsoft Visual Studio .NET 2005 and Microsoft Office 2007 Access. Importance of intrusion detection system in this proposed application arises from detection of attacks ip-based and being a real-time intrusion detection system.
Benzer Tezler
- Data mining and machine learning for cyber security intrusion detection
Başlık çevirisi yok
ALI MOHAMMED HASAN AL-AMEEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Management and assessment system for network attacks based on data mining techniques
Veri madenciliği tekniklerine dayanılarak ağ saldırıları için yönetim ve değerlendirme sistemi
AHMED SAMI ABDULLAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilim ve TeknolojiTürk Hava Kurumu ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. SHADI ALSHEHABI
- Comparative analysis of classification techniques for network anomalies management
Ağ anomalı yönetimi için sınıflandırma tekniklerinin karşılaştırmalı analizi
KURBAN KOTAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHasan Kalyoncu ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MOHAMMED K.M. MADI
- Data mining for web application attacks analysis
Web uygulama saldırıları analizi için veri madenciliği
MOHAMMED BABIKER
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR HOŞCAN
YRD. DOÇ. DR. ENİS KARAARSLAN
- Veri madenciliği teknikleriyle tramvay arıza kayıtlarından kural çıkarımı
Rule extraction for tram faults via data mining
FATMA TURNA
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. FEYZA GÜRBÜZ