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: 77
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
- Ağ saldırı tespiti için özellik seçimi temelli makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of machine learning algorithms based on feature selection for network intrusion detection
EMRE EMİRMAHMUTOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ ATAY
- SCADA sistemlerinde dağıtık hizmet dışı bırakma saldırılarının derin öğrenme ve makine öğrenmesi yöntemleri ile tespiti
Detection of distributed denial of service attacks in SCADA systems with deep learning and machine learning methods
EBRU YAĞMUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİFE KODAZ
- 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
- Analysis of network security using machine learning methods
Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak ağ güvenirliği analizi
MARYAM SALATI
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İMAN ASKERBEYLİ
- Kolektif makine öğrenmesi tabanlı ağ saldırı tespiti
Collective machine learning based network intrusion detection
ŞURA EMANET
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖNDER DEMİR
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖZDE KARATAŞ BAYDOĞMUŞ