Geri Dön

Intrusion detection system in software definednetworks

Yazılım tanımlı ağlarda saldırı tespit sistemi

  1. Tez No: 698802
  2. Yazar: ABDULLAH ABDULWAKIL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. DERYA YILTAŞ KAPLAN
  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: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Bilgisayar ağlarının başlangıcı birkaç bilgisayarın bir hub'a bağlanmasıyla başlamıştır. Daha sonra bu, bilgisayarlar, cep telefonları, akıllı ev aletleri şeklinde milyarlarca bağlı makineye, şimdi de yavaş bir hızla Sanal ve Artırılmış Gerçeklik'e dönmüştür. Geleneksel güvenlik ölçütleriyle bu cihazları güvenli yapmak oldukça büyük bir problemdir. Bu nedenle, bu tezde, Yazılım Tanımlı Ağlar (YTA) üzerinde Saldırı Tespit Sistemi'ni (STS) incelemekteyiz. YTA veri iletim düzlemini kontrol düzleminden ayırmaktadır. YTA'nın bu özelliği kendi altındaki cihazların merkezi kontrolünü sağlamaktadır. Bulgularımız hafif akış-tabanlı bir STS yapmanın olanaklı olduğunun kanıtıdır. Önerilen STS, makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları kullanılarak eğitilmekte ve değerlendirilmektedir. Bazı algoritmalardan toplanan sonuçlar %90'ın üzerinde tespit oranı göstermektedir.

Özet (Çeviri)

The beginning of the computer networks started from a few connected computers using a hub. Later it transformed into billions of interconnected machines in the form computers, smartphones, smart home devices, and now slowing transforming into the Virtual and Augmented Reality. Securing these devices using traditional security measures is a tremendous challenge. Therefore, in this thesis, we explore the IDS (Intrusion Detection System) based on SDN (Software Defined Network). SDN puts a physical separation between the forwarding plane from the control plane. This capability of SDN provides centralized control over its underlying devices. Our findings are evidence of the possibility to build a lightweight flowbased IDS. The proposed IDS is trained and evaluated using the machine learning, and the deep learning algorithms. The collected results from some algorithms show a detection rate above 90%.

Benzer Tezler

  1. Yazılım tanımlı ağlarda makine öğrenme temelli saldırı tespit sistemi

    Machine learning based intrusion detection system in software defined networks

    BİROL EMEKLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İHSAN HAKAN SELVİ

  2. Yazılım tabanlı araçsal ağlara yönelik gerçekleştirilen DDoS saldırılarının derin öğrenme tabanlı gerçek zamanlı tespiti

    Deep learning based real-time detection of DDoS attacks on software-defined based vehicular networks

    ONUR POLAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN POLAT

  3. Yazılım tanımlı ağlarda saldırı algılama ve kümeleme

    Intrusion detection and clustering in software defined

    ENES AÇIKGÖZOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDÜLKADİR ÇAKIR

  4. Yazılım tanımlı ağlar ve nesnelerin interneti temelli akıllı şebekelerde anomali tespiti

    Anomaly detection in smart grids based on software-defined networks and the internet of things

    HİLAL YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSA BALTA

  5. Yazılım tanımlı ağlarda ağ trafiğine duyarlı bir yaklaşım ile otonom saldırı tespit ve önleme modeli

    Autonomous attack detection and mitigation model by network traffic aware approach in software defined networks

    ÖZGÜR TONKAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN POLAT