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
- Tez No: 751416
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜSEYİN POLAT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, Saldırı tespit sistemi (IDS), Sanallaştırma, Trafik güvenliği, Trafik planlama, Yazılım tanımlı ağlar, Machine learning, Intrusion detection system (IDS), Virtualization, Traffic safety, Traffic planning, Software defined networks
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnternet kullanımının artması ile birlikte bilişim ağları üzerindeki veri trafiği ve çeşitliliği katlanarak artış göstermektedir. Bu büyük veri trafiğini etkin bir şekilde yönetmek için Yazılım Tanımlı Ağ (YTA) ve Ağ Fonksiyonlarını Sanallaştırma (Ağ Fonksiyonlarını Sanallaştırma- AFS) gibi yeni nesil ağ teknolojileri kullanılmaktadır. YTA sahip olduğu merkezi yönetim anlayışı ile geleneksel ağ yaklaşımlarında karşılaşılan birçok zorluğun üstesinden gelse de mimari yapısı sebebiyle saldırganların hedefi olabilmektedir. Bu tez çalışmasında; YTA ortamında hacimsel saldırı trafiklerinin tespitine yönelik, YTA ve AFS' nin sağlamış olduğu avantajlar kullanılarak, trafik farkında otonom özelliklere sahip bir güvenlik modeli önerilmiştir. Önerilen model; YTA kontrolcüsü ile bütünleşik çalışan Trafik Sınıflandırma Servisi (TSS) ve Esnek Güvenlik Servisi (EGS) modüllerini içermektedir. TSS modülü ile trafik sınıflandırma ve süreklilik ölçümü işlemleri gerçekleştirilirken, EGS modülü ile saldırı tespit ve engelleme işlemleri gerçekleştirilir. EGS modülü içerisinde otonom olarak açılıp kapanma özelliğine sahip farklı Siber Güvenlik Alanları (SGA) yer almaktadır. SGA içerisinde; saldırı tespit ve engelleme işlemleri için eğitilmiş makine öğrenme modelleri kullanılmaktadır. Geliştirilen uygulama kullanılarak farklı senaryoların testleri gerçekleştirilmiştir. Senaryo kapsamında, YTA uygulama katmanında çalışan Web ve DNS sunucularını hedef alan saldırılar (HTTP, DNS ve ICMP flood saldırısı) gerçekleştirilmiştir. Önerilen modelin kullanıldığı güvenlik sistemi devreye alındıktan sonra ağ trafik gecikmeleri ve sistem kaynak kullanımları ölçülmüştür. Elde edilen test sonuçları anormallik tespitinde, önerilen modelin başarılı sonuçlar verdiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
With the increase in the use of the internet, the data traffic and diversity on the information networks increase exponentially. New generation network technologies such as Software Defined Networking (SDN) and Network Functions Virtualization (NFV) are used to effectively manage this big data traffic. Although SDN overcomes many difficulties encountered in traditional network approaches with its centralized management approach, it can be the target of attackers due to its architectural structure. In this study, an autonomous security model with a traffic awareness was proposed for the detection of volumetric attack traffic in the SDN environment, using the advantages provided by SDN and NFV. The proposed model includes Traffic Classification Service (TCS) and Flexible Security Service (FSS) modules that work integrated with the SDN controller. While traffic classification and continuity measurement operations are performed with the TCS module, intrusion detection and prevention operations are performed with the FSS module. There are different Cyber Security Areas (CSA) within the EGS module that have the feature of opening and closing autonomously. Trained machine learning models are used for intrusion detection and prevention in CSA. Tests of different scenarios were carried out using the developed application. Attacks targeting Web and DNS servers running in the SDN application layer (HTTP, DNS and ICMP flood attack) were designed in the scenarios. After commissioning the security system using the proposed model, network traffic delays and system resource usage were measured. The test results show that the proposed model gives successful results in anomaly detection.
Benzer Tezler
- Traffic and mobility aware delay modeling for software-defined networks (SDN)
Yazılım tanımlı ağlar için trafik ve hareket duyarlı gecikme modeli
MÜGE ÖZÇEVİK
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERK CANBERK
- Computer aided design of lumped and distributed broadband matching and filtering networks
Başlık çevirisi yok
ADNAN KÖKSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVZAT YILDIRIM
- Hazır giyim üreten bir işletmede organizasyon ve yönetim sorunları
Başlık çevirisi yok
GÜLCAN GÖNENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
İşletmeGazi ÜniversitesiGiyim Endüstrisi ve Giyim Sanatları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RASİH DEMİRCİ
- Isı değiştirgeç ağlarının optimum sentezi
Başlık çevirisi yok
SERAP CESUR
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Kimya MühendisliğiEge ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BENO KURYEL
- Tarama çeviriciler için dijital kontrol sisteminin sentezi
Başlık çevirisi yok
MURAT TÜRE
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGÜR TÜTÜNCÜOĞLU