Geri Dön

Şifreli ağ trafiğinin içerik açısından sınıflandırılması

Classification of encrypted networks in terms of content

PDF İndir

  1. Tez No: 742895
  2. Yazar: RAMAZAN BOZKIR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MURTAZA CİCİOĞLU
  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: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 49

Özet

Günümüzde internet kullanımının yaygınlaşması mevcut bilgisayar ağları altyapısının verimli ve güvenli bir şekilde yönetilmesini gerektirmektedir. Ayrıca, her geçen gün internet uygulamalarının kullanımındaki artış ile büyük veri hacmini oluşturan ağ trafikleri de ortaya çıkmaktadır. Büyük verilerin işlenebilmesi için performans odaklı yöntemlerin kullanılması gerekmektedir. Ağ trafiği verilerinin, ağ yönetimi ve ağ güvenliği gibi birçok çalışma alanındaki uygulamalar için sınıflandırma ihtiyacı bulunmaktadır. Ağ trafiğinin şifreli olması ve VPN kullanımı gibi uygulamalar ağ trafiği sınıflandırma sürecini zorlaştırmaktadır. Bu tez çalışmasında şifreli ağ trafiğinin sınıflandırılması için gerçek-zamanlı sistemlere kolay ve hızlı uygulanabilir performans-odaklı yeni bir platform geliştirilmiştir. Sınıflandırma sürecinde makine öğrenmesi tekniklerinden yararlanılmıştır. Deney tabanlı makine öğrenmesi tekniklerinin etkili bir şekilde uygulanabilmesi için süreç yönetim gerçekleştirilmiştir. Platformun tasarlanmasında güncel ve performanslı olan veri işleme için Apache Spark, öznitelik çıkarımı için NFStream ve süreç yönetimi için MLflow yazılım teknolojileri kullanılmıştır. Ayrıca, bu çalışma literatüre“pattern byte”isimli yeni bir öznitelik kazandırmıştır. Önerilen platform ile gerçekleştirilen deney kapsamında uygulama ve uygulama türlerine göre ağ trafiği makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılmaktadır. Makine öğrenmesi algoritmalarından GBTree, LightGBM ve XGBoost algoritmalarının kullanılması sonucunda performans sonuçları değerlendirildi. Performans sonuçlarının değerlendirilmesi doğruluk, duyarlılık, kesinlik ve F1 skorları ile incelenmektedir. İncelenen sonuçlarda uygulama sınıflandırmasında GBTree, LightGBM, XGBoost algoritmaları sırasıyla yaklaşık %98, %89 ve %99 F1 skorlarına ulaşmaktadır. Uygulama türlerine göre sınıflandırmada ise tüm algoritmalar %99 F1 skoruna ulaşmaktadır. Sonuç olarak, algoritmalar arasında XGBoost algoritması her iki sınıflandırma probleminde %99'un üzerinde F1 skoru ile en iyi sonuca ulaştığı görülmüştür.

Özet (Çeviri)

The widespread use of the Internet today requires efficient and secure management of the existing computer network infrastructure. In addition, with the increase in the use of internet applications day by day, network traffic that creates large data volume is also emerging. In order to process big data, performance-oriented methods should be used. Network traffic data needs classification for applications in many workspaces, such as network management and security. Encryption of network traffic and applications such as VPN use complicate the network traffic classification process. In this thesis, a new performance-oriented platform has been developed for the classification of encrypted network traffic, which can be easily and quickly applied to real-time systems. Machine learning techniques were used in the classification process. Process management was carried out in order to apply experiment-based machine learning techniques effectively. Apache Spark for data processing, NFStream for feature extraction, and MLflow software technologies for process management were used in the design of the platform. In addition, this study has brought a new feature called“pattern byte”to the literature. Within the scope of the experiment carried out with the proposed platform, network traffic is classified by machine learning algorithms according to the application and application types. Performance results were evaluated as a result of using GBTree, LightGBM, and XGBoost algorithms from machine learning algorithms. Evaluation of performance results is examined by accuracy, recall, precision, and F1 scores. In the results examined, GBTree, LightGBM, and XGBoost algorithms achieve F1 scores of approximately 98%, 89%, and 99% in application classification. In classification according to application types, all algorithms reach 99% F1 scores. As a result, among the algorithms, it was seen that the XGBoost algorithm achieved the best result with an F1 score of over 99% in both classification problems.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    657008

    Şifrelenmiş internet trafiğinin makine öğrenmesi yaklaşımı ile sınıflandırılması

    Classification of encrypted internet traffic using machine learning approach

    MESUT UĞURLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM ALPER DOĞRU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RECEP SİNAN ARSLAN

  2. Tez No

    612784

    Secure video streaming using blockchain technology for mobile devices

    Mobil cihazlarında blokzincir teknolojisi kullanarak güvenilir video akışı

    NASIM TAVAKKOLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR

  3. Tez No

    822568

    Session hijacking attacks on wireless networks detection and prevention

    Kablosuz ağlarda oturum ele geçirme saldırılarını tespit etme ve önleme

    TAHA ALI MOHAMMED GAROON

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CELAL ÇEKEN

  4. Tez No

    683649

    Detection of the DNS tunneling attack traffic within DNS over HTTPS traffic

    HTTPS tabanlı DNS trafikleri içerisindeki DNS tünelleme saldırı trafiğinin algılanması

    MURAT SELÇUK KARALAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgi ve Belge Yönetimiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR

  5. Tez No

    761944

    Payload based multi-phase traffic classification with majority voting

    Çoğunluk oylaması yardımı ile çok aşamalı trafik sınıflandırma

    İLHAN SELÇUK MERT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN ANARIM

Geri Dön