Winpen: A fast clustering approach for black-box penetration testing
Winpen: Kara-kutu sızma testleri için hızlı bir kümeleme çözümü
- Tez No: 711171
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDİNÇ ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
Kara-kutu sızma testlerinde yük, bir bilgisayar sistemine, sistemde varolan bir açıktan faydalanarak potansiyel bir yetkisiz erişim sağlayan kod parçasıdır. Yükleri, hedef aplikasyonda tetikledikleri davranışlara göre guruplamak yoğun iş gücü gerektiren bir süreçtir, çünkü her bir yükün ve bu yüklerin hedef aplikasyondaki ilgili davranışlarının bir insan tarafından analiz edilmesi ve anlamlandırılması gerekmektedir. Bu tezde, insan değerlendirmesine katkı sağlayabilmek için WinPen olarak isimlendirilen yeni bir algoritma sunulmaktadır. Mevzu bahis algoritma, yükleri, hedef sistemde neden oldukları davranışlara göre kümelendirmektedir. Bunu yapmak için, her bir yük, hedef sistemden gelen cevabın karakter dizisi uzunluğu olarak nitelendirilir. WinPen, veri kümesindeki her bir eleman için, ilgili elemanın önceki komşularını kıstas alarak, ortalama bazlı karşılaştırmalar yapar. Bu tezde, farklı veri kümeleri için WinPen'in ortalama doğruluk puanı %99.85 olarak hesaplanmıştır. WinPen O(n log n + n)) zaman kompleksliğinde çalışmakta, hatta sıralanmış girdiler için bu komplekslik O(n)'e düşmektedir. WinPen, programlama dillerinden ve kaynak-kodundan bağımsız olup, diğer kümeleme algoritmalarından 46 kata kadar daha hızlıdır. Üstelik zahmetli hiper-parametre ayarlama sürecine gerek yoktur. Bu özellikleri, WinPen'i Siber Güvenlik uygulamaları için ideal bir aday yapmaktadır.
Özet (Çeviri)
In black-box penetration testing, a payload is a piece of code that potentially enables unauthorized access to a computer system through an exploit. Grouping payloads based on the behavior they trigger in the target application is a labor-intensive process, where each payload and the corresponding behavior of the application to that payload should be analyzed and interpreted by humans. To assist human evaluation, we propose a new algorithm WinPen, which classifies the payloads based on the behavior they are triggering in the system. Each payload is represented as the length of the response strings generated after a payload is submitted in the system. WinPen performs mean-based comparisons for each point in the dataset with respect to the point's previous neighbors. We show on several datasets that WinPen performs with an average 99.85% accuracy score across several datasets. WinPen runs in O(nlogn+n)) and the time complexity is reduced to O(n) for already sorted inputs. WinPen is programming-language and source-code independent, and can be utilized in Cyber Security applications, faster than the other clustering algorithms (e.g., up to 46× faster than kmeans1d), without the need for tedious hyper-parameter tuning procedures.
Benzer Tezler
- Peyami Safa'nın ve Hermann Hesse'nin eserlerinde kutupluluk
Başlık çevirisi yok
AYTEN DOĞU GENÇ
Doktora
Türkçe
1989
DilbilimAnkara ÜniversitesiAlman Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF.DR. GÜRSEL AYTAÇ
- İki ve çok kategorili puanlanan maddelerde değişen madde fonksiyonlarının karşılaştırılması
A comparison of differential item functioning in two and multi-category scoring items
EMİNE BURCU TUNÇ
Doktora
Türkçe
2016
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiÖlçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖMER KUTLU
- The moderating role of entrepreneurial education, gender, and age on the relationship between proactivity, emotional intelligence (EQ) and entrepreneurial orientation
Girişimcilik eğitiminin, cinsiyetin ve yaşın; proaktiflik ve duygusal zeka ile girişimcilik eğilimini arasındaki ilişkiye moderatör etkileri
CANSU ÇAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
İşletmeYeditepe Üniversitesiİşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM KUNDAY
- Değişen madde fonksiyonu belirleme yöntemlerinin madde ve yetenek parametre kestirimine etkisi
The effect of diferantial item functioning determination methods on item and ability parameters estimates
FATMA GÖKÇEN AYVA YÖRÜ
Doktora
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN YAVUZ ATAR
- Bireyselleştirilmiş çok aşamalı testlerde çok kategorili madde oranının yetenek kestirimine etkisi
The effect of polytomous item ratio on ability estimation in multistage tests
HASİBE YAHŞİ SARI
Doktora
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜLYA KELECİOĞLU