Anomali tespiti yaklaşımıyla saldırı tespiti
Intrusion detection using anomaly detection approach
- Tez No: 781713
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HİDAYET TAKCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Savunma ve Savunma Teknolojileri, Defense and Defense Technologies
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sivas Bilim ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Bilgisayar ağlarına yapılan saldırılar günden güne artarken ve saldırıların nitelikleri de sürekli olarak değişmektedir. Ağ saldırıları, bilgisayar ağlarına zarar vererek bilgi güvenliğini ortadan kaldırmaktadır. Bu durum kişiler, şirketler, kurumlar ve hatta devletler için büyük bir risk oluşturmaktadır. Ağ trafiğinin analizi ve böylece saldırıların ortaya çıkarılabilmesi için Saldırı Tespit Sistemlerinden yararlanılmaktadır. Saldırı türlerini tanıyacak şekilde oluşturulan bu sistemlerin gelişimleri de artan saldırı tiplerine göre sürekli devam etmektedir. Bu çalışmada makine öğrenmesi teknikleri yardımıyla anormallik tabanlı bir saldırı tespit sistemi oluşturulması amaçlanmıştır. Çalışma sürecinde; Yinelemeli Özellik Elemesi, İleri Yönelimli Seçim, Rastgele Orman, Karar Ağaçları, Naive Bayes, Lojistik Regresyon ve Ekstrem Gradyan Artırma gibi algoritmalardan yararlanılmış ve Doğruluk, Kesinlik, Duyarlılık ve F1 gibi metrikler ile değerlendirmeler yapılmıştır. Ayrıca model değerlendirme için ROC eğrilerinden yararlanılmıştır. Bahsi geçen bu algoritmalardan elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak en etkili modelin bulunması için CICIDS 2017 veri seti kullanılmıştır. Çalışma kapsamında Yinelemeli Özellik Elemesi ve İleri Yönelimli Seçim teknikleriyle özellik seçimi yapılmış ve en iyi sınıflandırma sonuçları Rasgele Orman ve Ekstrem Gradyan Artırma algoritmalarından elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Attacks on computer networks are increasing day by day and characteristics of them are changing continuously. Network attacks destroy information security by damaging computer network systems. This situation poses a great risk for individuals, companies, institutions and even governments. To prevent or minimize the damages of network attacks, Intrusion Detection Systems are used. The development of these systems, which are created according to attack characteristics, continues parallelly to increasing attack types. In this study, it is aimed to create an intrusion detection system based on machine learning principles with anomaly detection. Recursive Feature Elimination, Forward Feature Selection, Random Forest, Decision Tree, Naive Bayes, Logistic Regression and Extreme Gradient Boosting algorithms are used during the study and evaluations are made by Accuracy, Precision, Recall and F1 Score metrics. Also, Cross Validation and ROC Curve methods are used for the evaluation. CICIDS2017 data set is used to find the most effective model by comparing the results obtained from the mentioned algorithms. As the result of this study, it is determined that the Intrusion Detection System models, which are created by classifying the features obtained the methods of Forward Feature Selection and Recursive Feature Elimination with Random Forest and Extreme Gradient Boosting algorithms, are successful.
Benzer Tezler
- Operasyonel teknolojiler için güvenli mimari tasarımı
Design secure architecture for operational technology
MEHMET YAVUZ YAĞCI
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
- Veri merkezi katmanlı güvenlik tasarımı ile etkin olay analizi ve yönetimi
Efficient event analysis and management with data center layered security design
ALİ AKPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırşehir Ahi Evran Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA YAĞCI
- Büyük veri log yönetiminde siber ataklara karşın saldırı tespit sistem tasarımı
Design of an intrusion detection system against cyber attacks in big data log management
MURAT KOCA
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
- Data-driven delay estimation and anomaly detection: A study on European and Turkish air traffic
Veri güdümlü gecikme tahmini ve anomali tespiti: Avrupa ve Türkiye hava trafiği üzerine bir çalışma
MUHAMMET AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. EMRE KOYUNCU
- Topluluk öğrenmesi yaklaşımıyla anomali belirleme
Anomaly detection with ensemble learning approach
NİHAT AKILLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENGİN YILDIZTEPE