Intrusion detection system in Scada network using machine learning
Scada'da saldırı tespit sistemi makine öğrenimini kullanarak ağ
- Tez No: 799868
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHİ ABDU IBRAHIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Herhangi bir ağın en belirgin özelliklerinden biri, kapsamlı bilgi alışverişidir. kötü amaçlı içeriği tespit etmek için kullanılan kullanıcılar arasında. Ağ trafiği verileri ifade eder Bu bilgi paylaşımı sırasında gönderilen ve alınan paketler. Bazı parametreler, örneğin aktarılan büyük hacimli baytlar veya yasa dışı bir makineye erişim isteği yardımcı olabilir bu trafiğin tipik mi yoksa şüpheli mi olduğunu belirleyin. Bu tezde, bir özellik öneriyoruz normal SCADA etkinliği ve anormal etkinlik özelliklerini ayıklamak için çıkarma yöntemi Bir sınıflandırma sistemini beslemek için, etkinliği sınıflandıran sınıflandırma şeması özellik çıkarma aşaması tarafından sağlanan verilere göre normal ve anormal.
Özet (Çeviri)
One of the most obvious features of any network is the extensive exchange of information between users, which is used to detect malicious content. Network traffic refers to the data packets that are sent and received during this sharing of information. Some parameters, such a large volume of transferred bytes or a request for access to an illegal machine, can help determine whether this traffic is typical or suspicious. In this thesis, we propose a feature extraction method for extracting normal SCADA activity and abnormal activity features in order to feed a classification system, the classification scheme that classifies the activity into normal and abnormal based on the data provided by the feature extraction phase.
Benzer Tezler
- Cyber attack detection in remote terminal units of SCADA system
Başlık çevirisi yok
ALI HASAN DAKHEEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Machine learning approach for external fraud detection
Dış saldırıların belirlenmesi için makine öğrenimi yaklaşımı
AJI MUBALAIKE
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL KARAÇUHA
PROF. DR. EŞREF ADALI
- Ethercat tabanlı içme suyu sistemi üzerinde MITRE ICS saldırı simülasyonu ve tespiti
MITRE ICS simulation and intrusion detection on ethercat based drinking water system
FİRDEVS SEVDE TOKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM ÖZÇELİK
- Ethercat tabanlı bir SCADA sisteminde kural ve makine öğrenmesine dayalı saldırı ve anomali tespiti
Rule and machine learning based intrusion and anomaly detection in an ethercat based SCADA system
KEVSER OVAZ AKPINAR
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM ÖZÇELİK
- Intrusion detection system in IoT networks using SVM-PSO classification
Başlık çevirisi yok
SHAHAD ABDULJABBAR MOHAMMED AL-RUBAYE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP CANSEVER