Geri Dön

DDOS atak tespiti için makine öğrenmesi algoritmaları ile anomaly tespiti

Anomaly detection with machine learning algorithms for DDOSş attack detection

PDF İndir

  1. Tez No: 706342
  2. Yazar: BERKAY ÖZÇAM
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM, DR. HACI HAKAN KILINÇ
  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: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, DDoS (Distributed Denial of Service) atak türleri ve bu ataklardan korunma yolları hakında genel bilgiler paylaşılmış, en çok karşılaşılan DDoS atak türlerinden olan TCP-SYN Flood ve UDP Flood ataklarının makine öğrenmesi algoritmaları ile tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu atak türlerinin tespitinde her biri için 2 farklı makine öğrenmesi modeli oluşturulmuş ve elde edilen sonuçlar farklı değerlendirme parametreleri ile anlamlandırılarak paylaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, General information about DDoS (Distributed Denial of Service) attack types and ways to protect against these attacks was shared, and it was aimed to detect TCP-SYN Flood and UDP Flood attacks, which are the most common DDoS attack types, with machine learning algorithms. In the detection of these attack types, 2 different machine learning models were created for each of them and the results obtained were shared with different evaluation parameters.

Geri Dön