Makine öğrenmesi yöntemleri ile network üzerinde saldırı tespiti
Intrusion detection on network with machine learning
- Tez No: 459308
- Danışmanlar: PROF. ABDULLAH ÇAVUŞOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde her gün binlerce sistem saldırıya uğramaktadır. Bu saldırılar temelde 2 tür olup ilki otomatik araçlarla yapılan saldırılar diğeri ise uzman saldırganların çeşitli yöntemler kullanarak gerçekleştirdiği saldırılardır. Firewall ve Anti-Virüs gibi sistemler ilk saldırı tipi için etkili olsa da uzman saldırganlara karşı aynı oranda saldırıyı engelleme imkanı sunamamaktadır. Bu sebeple Saldırı Tespit Sistemleri (STS) geliştirilmiş ve günümüze kadar birçok farklı yöntemle kullanılmıştır. STS' ler sürekli olarak ağ üzerindeki trafiği izlerler. Ağ üzerinde bir anormallik tespit edilirse bu durumu güvenlik ile ilgili birimlere iletirler. Anormallik tespiti gerçekleştirilirken günümüze kadar çeşitli yöntemlerden faydalanılmıştır. Bu çalışmada bilgisayar ağlarındaki anomali (düzensizlik) tespitinde kullanılan makine öğrenmesi yöntemlerinden bazıları incelenecektir. Bu alanda en çok tercih edilen veri setlerinden KDD cup'99 ve NVD veri setleri üzerindeki başarı oranları karşılaştırılacak ve performans analizleri yapılacaktır.
Özet (Çeviri)
Nowadays, thousands of system is attacked in each day. These attacks are in 2 types basically; the first one is the attacks that made with automatic tools and the other one is made by professional cyber militants with using various methods. As though firewall and antivirus systems are effective for the type of first attacks, they cannot be effective to prevent attacks for professional cyber militants as much as to prevent attacks made with automatic tools. Therefore, Intrusion Detection Systems are developed up to now and used in many methods. Intrusion Detection Systems constantly monitor traffic on the network. When a threat is detected on the network, it communicates this to the security authorities. Until today, many methods are used for anomally detection. In this study some of the methods of machine learning will be examined, that used to detect anomalies in computer networks. In this area, the most well known datasets like KDD and NVD will be compared for performance analysis using machine learning.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi algoritmalarının hibrit yaklaşımı ile ağ anomalisi tespiti
Network anomaly detection with a hybrid approach of machine learning algorthms
FEYZA ÖZGER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİT ÖZTEKİN
- MQTT ağına gerçekleştirilen saldırıların makine öğrenmesi modelleri ile tespiti
The detection of attacks on MQTT networks using machine learning models
MESUT KOÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ AYDIN SELÇUK
- Makine öğrenimi yöntemleri ile ağ saldırılarının tespiti
Detection of network attacks using machine learning methods
FIRAT ÇEÇEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RECEP ERYİĞİT
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile web isteklerinde anomali tespiti
Anomaly detection in web requests using machine learning methods
ÇAĞLAR ABABAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FİGEN ÖZEN
- Deep packet inspection methods for network intrusion detection and application classification
Ağ saldırı tespiti ve uygulama sınıflandırması için derin paket inceleme yöntemleri
ÇAĞATAY ATEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. EMİN ANARIM
PROF. MUTLU KOCA