Veri kazıma yöntemleri ile siber tehdit istihbaratı aracının geliştirilmesi
Development of cyber threat intelligence tool with data scraging methods
- Tez No: 678781
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH ERTAM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Adli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Teknolojinin giderek gelişmesi ve her türlü bilginin internet ortamına taşınması yeni sorunlara sebep olmuştur. Sorunların başında bu verilerin güvenli bir şekilde saklanması ve muhafaza edilmesi gelmektedir. Çalışmada siber güvenlik ürünlerinden bahsedilmiş ve ne işe yaradıkları belirtilmişlerdir. Siber saldırılarının boyutları anlaşılması için saldırıya uğrayan büyük şirketlere yer verilerek yapılan büyük saldırılara değinilmiştir. Siber güvenlik ürünleri tek başına yetmemekte ve siber istihbarat ile desteklenmelidir. Global ve yerli çözüm istihbarat kaynaklarından bahsederek en popüler programa dili olan python ile siber istihbarat aracı geliştirilmiş ve çıktıları paylaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
The gradual development of technology and the transfer of all kinds of information to the internet caused new problems. The most important problem is the safe storage and preservation of this data. In the study, cyber security products were mentioned and what they did was specified. In order to understand the extent of cyber-attacks, large attacks on large companies that have been attacked are mentioned. Cyber security products alone are not enough and should be supported by cyber intelligence. By talking about global and domestic solution intelligence resources, a cyber intelligence tool was developed with python, the most popular programming language, and its outputs were shared.
Benzer Tezler
- Topluluk öğrenmesi kullanılarak zararlı alan adlarının sınıflandırılması
Malicious domain name classification using ensemble learning
AHMET AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAZIM YILDIZ
- Inflation prediction using machine learning algorithms with web scraped data – a study from Turkey
Makine öğrenmesi modelleri ve web kazıma verisi ile enflasyon tahmini – Türkiye'den bir çalışma
GÜLNİHAL İŞTOTAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBüyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TAMER UÇAR
- Makine öğrenmesi yaklaşımı ile e-ticaret sitesi uygulamalarının müşteri yorumlarına yönelik duygu analizi
Sentiment analysis of customer comments of e- commerce site applications with a machine learning approach
FATMA YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Yönetim Bilişim SistemleriHaliç ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKÇE KARAHAN ADALI
- Veri bilimi meslekleri ve uzmanlık alanları arasındakiilişkilerin veri madenciliği yaklaşımıyla analizi
Analysis of the relationships between data science professions and areas of expertise using a data mining approach
AHMET KÜRŞAT AKICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Yönetim Bilişim SistemleriKaramanoğlu Mehmetbey ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN PALA
- Prediction of league of legends draft picks for competitive matches
Profoesyonel league of legends maçlarının şampiyon seçimleri tahmini
ALKIM KARAKURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
İstatistikTED ÜniversitesiUygulamalı Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEYDA YAZICI