BGP anomaly detection using association rule mining algorithms
İlişkilendirme kuralı madenciliği algoritmasını kullanarak BGP anomali tespiti
- Tez No: 786112
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER ALBAYRAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 101
Özet
Sınır Ağ Geçidi Protokolü (BGP), yönlendirme ve erişilebilirlik bilgilerini paylaşmak için otonom sistemler arasındaki iletişim için en yaygın ağ geçidi protokolüdür. Yetersiz provizyon, kötü niyetli saldırılar, trafik veya ekipman sorunları ve ağ operatörü hataları gibi çeşitli faktörler nedeniyle protokol özniteliklerinde anormal davranış meydana gelebilir. Eğitim nitelikleri veri seti modeline göre BGP protokolünün anormal davranış özelliklerini tespit etmek için kural tabanlı bir makine öğrenme yöntemi önerilmiştir. İlişkilendirme kuralına bağlı olarak, veri seti analiz edilir ve alt frekanslı model veri setlerine bölünür. Bunları karşılaştırmak ve en yüksek anormallik değerine sahip öğe kümesini belirlemek için her örüntü veri kümesinden bir anormal sık öğe kümesi seçilir. Son olarak, bu anormal öğe kümeleri arasında birliktelik kuralları oluşturulur. Anormallik tespitinde en çok kullanılan kural tabanlı makine öğrenimi algoritmaları, Sık Model (FP) büyümesi ve apriori algoritmalarıdır. Ancak literatürde bu algoritmalar arasında herhangi bir karşılaştırmalı değerlendirme çalışması yapılmamıştır. Bu bağlamda, bu çalışma, BGP anormalliklerini tespit etmek ve bu algoritmaların performansını destek, güven ve doğruluk değerleri açısından değerlendirmek için birliktelik kuralı denetimsiz algoritmalarla bir özellik seçimi yaklaşımı kullanmayı amaçlamaktadır. Ayrıca, performansı daha doğru ve ayrıntılı bir şekilde netleştirmek için anomali tespit bulguları etkili ve özelleştirilmiş bir araç ve çerçeve kullanılarak görselleştirildi.
Özet (Çeviri)
Border Gateway Protocol (BGP) is the most common gateway protocol for the communication between autonomous systems to share routing and reachability information. Anomalous behavior of protocol attributes could occur due to a variety of factors, including inadequate provisioning, malicious attacks, traffic or equipment issues, and network operator mistakes. A rule-based machine learning method was proposed to detect anomalies behavior features of BGP protocol according to the training attributes dataset model. Depending on the association rule, the dataset is analyzed and divided into sub-frequent pattern datasets. One anomalous frequent itemset is chosen from each pattern dataset to compare them and determine the itemset that has the highest value of anomaly. Finally, the association rules are built between these anomalous itemsets. The most utilized rule-based machine learning algorithms in anomaly detection are Frequent Pattern (FP) growth and apriori algorithms. However, no comparative evaluation studies have been conducted between these algorithms in the literature. In this context, this study aims to employ a feature selection approach by association rule unsupervised algorithms to detect BGP anomalies and evaluate the performance of these algorithms in terms of values of support, confidence, and accuracy. Moreover, the anomaly detection findings were visualized using an effective and customized tool and framework to clarify the performance in a more accurate and detailed manner.
Benzer Tezler
- Philippe de Mézières'in hayatı ve gerçekleşmeyen rüyası: Türklere karşı Haçlı Seferi projesi
The life and unreal dream of Philippe de Mézières: His Crusade project against the Turks
MURAT ÇAYLI
- Designing and evaluating a reliable network topology by using BGP
BGP protokolü ile güvenilir bir ağ topolojisinin dizaynı ve değerlendirilmesi
ALİ MURAT KARAOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT SARAN
- Bilişsel adaptasyon sürecinde dinin rolü
The role of religion in the cognitive adaptation process
TEVHİDE DEMİREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
DinKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiFelsefe ve Din Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAFFET KARTOPU
- İnternet yönlendirme temelleri, MPLS ve BGP protokolü ile rota manipülasyonu
Internet routing fundamentals, route manipulation with MPLS and BGP protocols
GÖKHAN TATAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EDİZ ŞAYKOL