Geri Dön

Veri madenciliği teknikleriyle saldırı tespiti ve bir uygulama

Intrusion detection systems with data mining technics and an application

  1. Tez No: 287468
  2. Yazar: ELMAS YILDIZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NURSAL ARICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Teknik Eğitim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Technical Education
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Bilişim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Data mining and machine learning for cyber security intrusion detection

    Başlık çevirisi yok

    ALI MOHAMMED HASAN AL-AMEEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ

  2. 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

    İngilizce

    2017

    Bilim ve TeknolojiTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. SHADI ALSHEHABI

  3. Comparative analysis of classification techniques for network anomalies management

    Ağ anomalı yönetimi için sınıflandırma tekniklerinin karşılaştırmalı analizi

    KURBAN KOTAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHasan Kalyoncu Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MOHAMMED K.M. MADI

  4. Data mining for web application attacks analysis

    Web uygulama saldırıları analizi için veri madenciliği

    MOHAMMED BABIKER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAŞAR HOŞCAN

    YRD. DOÇ. DR. ENİS KARAARSLAN

  5. Veri madenciliği teknikleriyle tramvay arıza kayıtlarından kural çıkarımı

    Rule extraction for tram faults via data mining

    FATMA TURNA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. FEYZA GÜRBÜZ