An approach for classifying alerts of intrusion detection systems
Saldırı tespit sisteminin uyarılarını sınıflandıran bir yaklaşım
- Tez No: 365705
- Danışmanlar: PROF. DR. ADEM KARAHOCA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Internet ağlarının büyümesi ile bugün, veri alışverişi güvenliği önemli bir görev olarak kabul edilmektedir. Bu nedenle, güvenlik araçlarının kullanımı gün geçtikçe artmaktadır. Saldırı tespit sistemleri bu araçlar arasında yer alıyor. Uyarı olarak bir ağdan alınan mesajı etiketlemek mümkündür, ancak sistem durumunu açıklamak mümkün değildir. Bazı yöntemler saldırı tespit sistemlerinden alınan uyarıların ilişkilendirilmesi yoluyla yukarıdaki sorunu çözmek için geliştirilmiştir. Uyarıları birbirleriyle ilişkilendiren yöntemlerle, sistem durumunu açıklamak mümkün olacaktır. Uyarıların korelasyon yöntemlerinin adımlarından biri de sınıflandırmadır. Sınıflandırma verimli bir şekilde gerçekleştirildiğinde daha iyi bir sistem durumu tanımlanabilir. Burada, uyarıları sınıflandırmak için bir yöntem geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the growth of the Internet networks today, security of data exchange is considered as an important task. Therefore, the use of security tools is increasing day by day. Intrusion detection systems are among these tools. They are only able to label a message received from a network as 'alert', but they are unable to describe system status. Some methods have been developed to solve the above problem through correlating the alerts received from intrusion detection systems. By correlating the interrelated alerts, the methods would be able to describe system status. One of the steps of correlation methods of alerts is to classify them. System status can be described well when classification is performed efficiently. Here, we present a method for classifying alerts.
Benzer Tezler
- Detection of faulty solar panels us-ing artificial intelligence techniques
Yapay zekâ teknikleriyle arızalı güneş panellerinin tespiti
ASMAIL ABRAHIM FANIAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CİHAT ŞEKER
- Object-based urban land cover extraction using the synergy of lidar data and very high resolution multispectral imagery
Lidar verisi ve çok yüksek çözünürlüklü çok bantlı görüntü sinerjisini kullanarak nesne-tabanlı kentsel arazı örtüsü çıkarımı
ENES HALICI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Jeodezi ve FotogrametriHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER
- A new approach for classifying maize crop diseases using IoT-based deep learning convolutional networks
IoT tabanlı derin öğrenme evrimisel ağları kullanarak mısır ürün hastalıklarının sınıflandırılmasına yönelik yeni bir yaklaşım
NABIL MUSTAFA OMAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKadir Has ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. NIMA JAFARI NAVIMIPOUR
- An approach based on sound classification to predict soundscape perception through machine learning
Makine öğrenimi yoluyla işitsel peyzaj algısnın tahmini için ses sınıflandırmasına dayalı bir yaklaşım
VOLKAN ACUN
Doktora
İngilizce
2021
İç Mimari ve Dekorasyonİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesiİç Mimarlık ve Çevre Tasarımı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMİHA YILMAZER
- An Integrated approach of construction risk management and evaluation
Yapı risk yönetimi ve değerlendirilmesine bütünleşik bir yaklaşım
WAEL ABABNEH
Doktora
İngilizce
2000
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. GÖNÜL YENERSOY ERDOĞAN