Siber ağlarda anomali tespiti için topolojik veri analizi
Topological data analysis for detecting anomalies in cyber networks
- Tez No: 750912
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMER AKGÜLLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Siber ağlar, global yapısı oldukça düzensiz olan, birbirine bağlı birçok birimden oluşan karmaşık sistemlerdir. Netflow verileri ile temsil edilen siber ağların graf gösterimleri ve graf algoritmaları ile elde edilen sonuçlar bu ağların güvenliği için oldukça önemlidir. Tez çalışmamız, bir siber ağda anomali tespiti için graf teorisi yardımı ile kurulan simpleks kompleksler üzerinden topolojik veri analizi yöntemi sunmaktadır. Bu yöntem, siber ağın kalıcı homolojilerini hesaplayarak, elde edilen barkodlar arasında bir benzerlik ölçümünün kullanılmasına dayanmaktadır. Bu ölçüm ile ağda anomali durumları tespit edilecek ve mevcut saldırı durumu için gerekli önlemler alınabilecektir. Ayrıca, veri analizi için bir temel olacak bu yöntem farklı disiplinlerce de kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Cyber networks are complex systems with a highly disorganized global structure consisting of many interconnected units. Graph representations of cyber networks represented by Netflow data and the results obtained with graph algorithms are very important for the security of these networks. This thesis presents a topological data analysis method over simplex complexes established with the help of graph theory for anomaly detection in a cyber network. This method is based on the use of a similarity measure between the barcodes obtained by calculating the persistent homologies of the cyber network. With this measurement, anomalies in the network will be detected and necessary measures can be taken for the current attack situation. In addition, this method, which will be a basis for data analysis, can be used by different disciplines.
Benzer Tezler
- Yazılım tanımlı ağlarda makine öğrenmesi algoritmaları ile anomali tespiti ve siber saldırı sınıflandırması
Anomaly detection and cyber attack classification with machine learning algorithms in software defined networks
HASAN ZEYNIYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Gedik ÜniversitesiYapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH TARLAK
- Araç içi ağlarda makine öğrenmesi tabanlı saldırı tespit sistemi
Machine learning based intrusion detection for in-vehicle networks
SONER CAN KALKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ
- Use of hardware fingerprinting for intrusion detection in avionics systems
Aviyonik sistemlerde saldiri tespiti için donanim parmak izi kullanimi
İSA CAN BABİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSiber Güvenlik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NAZİFE BAYKAL
- Ağ saldırı tespiti için özellik seçimi temelli makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of machine learning algorithms based on feature selection for network intrusion detection
EMRE EMİRMAHMUTOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ ATAY
- RPL tabanlı IoT cihazları zafiyetinin tespiti için makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırılması
Comparison of machine learning algorithms to detect RPL-based IoT devices vulnerability
MURAT UĞUR KİRAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ATINÇ YILMAZ