Geri Dön

Recent techniques used to detect botnet activities within the network using netflow data and botnet detection in virtual environments

Tespit etmek için kullanılan son teknikler ağ içindeki botnet aktiviteleri netflow verilerinin ve botnetin kullanılmasısanal ortamlarda tespit

PDF İndir

  1. Tez No: 672686
  2. Yazar: MOHAMMED HASSOONI JASIM AL-YASIRI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

Botnets, DDoS, Spam, Adware, Clickjacking, Phishing etc. Security experts, at various levels of the botnet network. It works on most Signature-based policies. detection, some anomaly-based detection and some are based on Data Mining techniques. Whereas bot writers are largely encrypted communication. Due to this phenomenon, it is difficult for any traditional. Signature-based detection technique to detect bot activity by applying Deep Pack only Examination of loads (DPI). For this reason, there is a requirement to have the technique. Observe the rather typical network behavior independent of the load analysis. botnets. In this article, I will focus on the latest techniques used to detect botnet activity. In the network using NetFlow data. For this, open both live bots and malicious Datasets (with non-hazardous traffic) to check the strength and limitation of these detections. techniques. This will help us formulate optimal botnet detection techniques. About streaming data.

Özet (Çeviri)

Botnets are popular to carry out malicious activities like DDoS, Spamming, Adware, Clickjacking, Phishing etc. Security experts have developed layered security measures to counter botnet at various levels of the network. Most of them work on the principle of Signature based detection, some Anomaly based detection and some based on Data Mining techniques. Whereas, bot writers are constantly changing their mode of operation by majorly going towards encrypted communication. Because of this phenomenon, it is difficult for any traditional Signature-based detection technique to detect bot activities by applying only Deep Packet Inspection (DPI) of payloads. Hence there is a requirement to have the technique which is independent of payload analysis but rather observe the network behavior that is typical to botnets. In this study, I will be focusing on the recent techniques used to detect botnet activities within the network using NetFlow data. For this, both live bots and also Open malicious Datasets (along with benign traffic) will be used to check the strength and limitation of these detection techniques. This will help us in the formulation of optimum botnet detection techniques based on Flow data.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    373729

    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

  2. Tez No

    575183

    Transfer learning effects on image steganalysis with pre-trained deep residual neural network model

    Önceden eğitilen derin artıklı sinir ağları modeli ile görüntü steganalizinde transfer öğrenmenin etkileri

    SELİM ÖZCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Şehir Üniversitesi

    Bilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENSAR GÜL

    DR. AHMET FATİH MUSTAÇOĞLU

  3. Tez No

    850677

    Havacılıkta kullanılan ultrasonik hasarsız kontrol yöntemi: Phased array testi uygulaması

    Ultrasonic non-destructive testing method used in aviation: Phased array test application

    CANKARA AKBULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Sivil HavacılıkErciyes Üniversitesi

    Uçak Gövde Motor Bakım Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VEYSEL ERTURUN

  4. Tez No

    891711

    Sayısal görüntülerin içine gizlenen verilerin derin öğrenme tabanlı tespit edilmesi

    Deep learning based detection of hidden data in digital images

    MURAT UTKU KABASAKALOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RUKİYE KARAKIŞ

  5. Tez No

    840945

    Evrişimli sinir ağları (ESA) ile beyin tümörü tespiti

    Brain tumor detection with convolutional neural networks (CNN)

    ALİ GÜLSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Gedik Üniversitesi

    Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞERİFE ESRA DİNÇER

    DR. ÇİĞDEM GÜNDOĞAN TÜRKER

Geri Dön