Geri Dön

An approach for classifying alerts of intrusion detection systems

Saldırı tespit sisteminin uyarılarını sınıflandıran bir yaklaşım

  1. Tez No: 365705
  2. Yazar: FARSHID POURABBAS
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ADEM KARAHOCA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Olasılıksal güvenlik analizi, Probabilistic safety analysis
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Towards the development of an autonomous system for driver's drowsiness detection and alertness using a high-fidelity driving simulator

    Yüksek hassasiyetli sürüş simülatörü kullanılarak sürücünün uykululuk tespiti ve uyanıklığı için otonom bir sistemin geliştirilmesine doğru

    RIAZ MINHAS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Makine MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BEREN SEMİZ GÜRSOY

  2. 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

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKadir Has Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. NIMA JAFARI NAVIMIPOUR

  3. A three-phase approach for robust project scheduling: An application for R&D project scheduling

    Gürbüz proje çizelgeleme için üç aşamalı yaklaşım: Ar-Ge proje çizelgeleme için bir uygulama

    CANAN ÇAPA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET GÜNDÜZ ULUSOY

  4. “Canlıların sınıflandırılması ve biyolojik çeşitlilik”ünitesi için hazırlanan biyolojik materyallerin yapılandırmacı yaklaşıma göre uygulanması ve etkililiğinin araştırılması

    Practising biological materials prepared for the“classifying living-things and biological diversity”unit according to the constructivist approach and researching its efficiency

    YAŞAR KAHYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Eğitim ve ÖğretimKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Ortaöğretim Fen ve Matematik Alanlar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERTUĞRUL SESLİ

  5. Otonom uçan robot için nesne sınıflandırma yaklaşımıyla bilinmeyen kapalı alan içinde gerçek zamanlı ortam haritalandırması ve yol planlaması

    Real-time mapping and path planning in an unknown indoor environment by object classification approach for autonomous flying robots

    ÖNDER ALPARSLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER ÇETİN