Ağ üzerinden yavaşlama tabanlı anomali tespiti
Anomaly detection over network based on slowdown data
- Tez No: 289968
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HÜSREV TAHA SENCAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Bu çalışmamızda, bilgisayarlarda meydana gelen bazı anomalilerin neden olduğu yavaşlamayı, bilgisayar dışından ve edilgen olarak tespit etmeyi amaçlayan bir yaklaşımı test ediyoruz. Bu yaklaşımın farklı olduğu nokta ve önemli özelliği, bilgisayar üzerinden yapılan ölçümlerle değil, tamamen dışarıdan, ağ etkileşimlerinin esas alınmasıyla çalışıyor olmasıdır. Burada önerilen yaklaşım, bilgisayarın bazı ağ etkileşimlerinde sunucuya yanıt verme sürelerinin dışarıdaki bir gözlemci bilgisayar üzerinden ölçülmesi ve bu verinin çözümlenmesiyle yavaşlamanın tespit edilmesidir. Bu amaçla bazı istatistiksel testler ve bunlara dayalı algoritmalar denenmiş ve ne düzeyde başarılı oldukları incelenmiştir.Bilgisayarın yavaşlamasına sebep olan anomaliler, donanımsal ve yazılımsal değişiklikler, hatalar ve sorunlar, kötü amaçlı yazılımların bulaşması olarak tanımlanmıştır. Bu etkenlerin sebep olduğu etkilerin tespit edilebilmesi için bu etmenleri içeren farklı sistem yapılandırmaları üzerinde testler yapılmış ve bunlardan alınan verilerle yöntem incelenmiştir.Verilerin toplanabilmesi için bir test ortamı oluşturulmuş ve belirli etkinlikleri içeren uygulamalar istemci makine üzerinde çalıştırılarak, istemcinin ağ trafiği gözlemci bir makine üzerinden toplanmıştır. Bu veri içerisinden bazı protokoller için yanıt süreleri hesaplanmış ve yapılan istatistiksel testler sonucunda yavaşlama miktarının dışarıdan ölçülebilir ve temel durumdan ayırt edilebilir boyutta olduğu görülmüştür. Sonuçlar, önerilen yaklaşımın kullanılmaya uygun olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this work, we test an approach for passively detecting the slowdown which arises from some anomalies on computers over the network. This novel approach is important and differs from some other methodologies because it works without the measurements done on the computer itself, but it is based on the observation of client's network interactions out of the client. The proposed approach relies on detecting the slowdown via measurement of the elapsed time while client responds to the server in some network protocols. For this purpose, we tested and examined some statistical tests and algorithms based on these.Anomalies which cause the slowdown of computers are defined as hardware and software changes, errors and problems, malicious software infection. In order to detect the effects of these factors, we tested the methodology over the data we collected over different systems which include these activities.We have designed different test environments to collect data over client running some applications which include specific activities to be tested. In this setup, the client network traffic is captured over the network by an observer machine. We have calculated the response times and have seen that the slowdown amount is sufficient for detection of anomalies in reference to the ground state. Results have shown that the approach is suitable for measurement of the slowdown.
Benzer Tezler
- Görüntü işleme algoritmalarının eş zamanlı süreçlere ayrılarak kablosuz ağ üzerinden gerçeklenmesi ve performans analizleri
Performance analysis an realisation of image processing algorithms over wireless networks by seperating them into syncronuous prosedures
BAŞAR TURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERDAL GÜVENOĞLU
- Mikroservis tabanlı ağ uygulamalarında zararlı davranışların saptanması
Detecting malicious behavior in microservices-based web applications
MUSTAFA ÖZBEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TAHİR SANDIKKAYA
- Mobile application classification using machine learning
Makine öğrenimi tabanlı akıllı telefon uygulama kategori tahmini
ANIL YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ECE GELAL SOYAK
DOÇ. DR. CEMAL OKAN ŞAKAR
- Diyabetik retinopati hastalığının erken teşhisi için retina görüntülerinin derin öğrenme tabanlı sınıflandırılması
Deep learning based classification of retinal images for earlydiagnosis of diabetic retinopathy disease
YUSUF BAHRİ ÖZÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYTAÇ ALTAN
- Dynamics of the Turkish straits system :A numerical study with a finite element ocean model based on an unstructured grid approach
Türk boğazlar sisteminin dinamiği: Farklı tipoloji ağ temelli sonlu elemanlar okyanus modeli ile sayısal çalışma
ÖZGÜR GÜRSES
Doktora
İngilizce
2016
Deniz BilimleriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFiziksel Oşinografi ve Deniz Biyolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ÖZSOY