Geri Dön

A new method to detect distributed denials of service (DDOS) attacks in cloud computing

Bulut hesaplamada dağıtılmış hizmet deneme (DDOS) saldırılarını belirlemek için yeni bir yöntem

  1. Tez No: 672355
  2. Yazar: IBRAHIM YOUSIF IBRAHIM
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Bu çalışma, Derin İnanç Ağları (DBN) kullanarak DDOS saldırılarını tespit etmek için yeni bir yöntem sunmaktadır. Bulut ortamında DDoS özelliklerini temsil eden giriş verileri ilk olarak DBN kullanılarak yüksek seviyeli ve hassas özelliklere çıkarılır. Sınıflandırıcıya (SoftMax, SVM vb.) Bağlanan DBN'nin çıkışı. DBN'yi kullanmanın amacı, en iyi sınıflandırma sonuçlarını sunma yeteneğine sahip özütlenen özellikler elde etmek ve özelliklerin boyutunu azaltarak işlem süresini hızlandırmaktır. Son aşamada, denetleyici yöntemde özellikleri sınıflandırmak için eğitimli Sınıflandırıcı saldırı var ya da yok iki etiket halinde sınıflandırmak. Elde edilen sonuçlar bu alanda sunulan iyi bilinen çalışmalarla karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

This study presents new method to detect DDOS attacks by using Deep Belief Networks (DBN). The input data which represented the DDoS features in cloud environment are first analyzed by using DBN to extracted high level and sensitive features. The output of the DBN wired to the classifier (SoftMax and SVM). The aim of using the DBN is to extracted features that have ability to present the best classification results and to speed up the processing time by reducing the dimension of features. In the last stage, the Classifiers applied in supervised method to detect the data into two labels there is attack or not. The obtained results compared with common researches presented in this area.

Benzer Tezler

  1. Detection of ddos attacks based on entropy-pca in SDN

    SDN'de entropi-pca'ya dayalı ddos saldırılarının tespiti

    HASEN HADI SADIQ AL-MOMIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilim ve TeknolojiAltınbaş Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM

  2. Guided feature selection and dimensionality reduction method for IDS improvement in DDoS attacks

    DDoS saldırılarında IDS iyileştirme için yönlendirilmiş özellik seçimi ve boyutluluk indirgemesi yöntemı

    SAIF ABDULFATTAH ABDULKHALEQ AL-HELLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilim ve TeknolojiTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. AYHAN AKBAŞ

  3. Predictive modeling for botnet detection: A new dataset and machine learning approach

    Botnet tespiti için tahmin modeli: Yeni bir veri seti ve makine öğrenme yaklaşımı

    KADİR İLKER BUDAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE NURDAN SARAN

  4. Gezgin etmenler ve doğadan esinlenen sezgiseller kullanarak dağıtık bilgisayar güvenliğinin sağlanması

    Distributed computer security using mobile agents and nature inspired algorithms

    UĞUR AKYAZI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. A. ŞİMA ETANER UYAR

  5. Behavior based malicious software detection and classification

    Davranış tabanlı zararlı yazılım tespiti ve sınıflandırılması

    ABDURRAHMAN PEKTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TANKUT ACARMAN