Makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak SDN ortamında DDoS saldırı tespiti
DDoS attack detection in SDN environment using machine learning algorithms
- Tez No: 802513
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ BİNGÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Yazılım tanımlı ağ (SDN), donanım bileşenlerini sanal olarak oluşturmak ve tasarlamak için kullanılan bir ağ mimarisidir. Ağ bağlantılarının ayarlarını dinamik olarak değiştirebiliriz. Geleneksel ağda, sabit bir bağlantı olduğu için dinamik olarak değiştirmek mümkün değildir. SDN iyi bir yaklaşımdır ancak DDoS saldırılarına karşı savunmasızdır. DDoS saldırısı interneti tehdit ediyor. DDoS saldırısını önlemek için makine öğrenimi algoritması kullanılabilir. DDoS saldırısı, belirli bir sunucuyu aynı anda hedeflemek için kullanılan birden fazla ortak çalışan sistemdir. SDN'de kontrol katmanı merkezde olup, uygulama ve altyapı katmanı ile bağlantı kuran, altyapı katmanındaki cihazların yazılım tarafından kontrol edildiği yerdir. Bu tezde, DDoS saldırısını tespit etmek için makine öğrenimi teknikleri, yani KNN ve SVM kullanılmıştır. Yöntemleri optimize etmek için makine öğrenimi algoritmalarıyla birlikte bir genetik algoritma (GA) kullanılması önerilir. Önerilen yöntem, kullanılan veri seti için daha az sayıda özelliği nihai özellikler olarak kabul etmektedir. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin mevcut sınıflandırma tekniklerinden daha iyi performansa sahip olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Software-defined network (SDN) is a network architecture used to build, and design hardware components virtually. We can dynamically change the settings of network connections. In the traditional network, it's not possible to change dynamically, because it's a fixed connection. SDN is a good approach but still is vulnerable to DDoS attacks. The DDoS attack is menacing to the internet. To prevent the DDoS attack, the machine learning algorithm can be used. The DDoS attack is the multiple collaborated systems that are used to target a particular server at the same time. In SDN control layer is in the center that links with the application and infrastructure layer, where the devices in the infrastructure layer are controlled by the software. In this thesis, machine learning techniques namely KNN and SVM to detect DDoS attack. It is suggested to use a genetic algorithm (GA) together with machine learning algorithms to optimize the methods. The proposed method considers less number of features as the final features for the data set used. Experimental results show that the proposed approach outperforms existing classification techniques.
Benzer Tezler
- Novel time-series based DDoS attack detection schemes for traditional networks and software defined networks
Geleneksel ve yazılım tabanlı ağlar için yeni, zaman serisi bağlamlı DDoS saldırı tespit şemaları
RAMIN FULADİ
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
- Intrusion detection system in software definednetworks
Yazılım tanımlı ağlarda saldırı tespit sistemi
ABDULLAH ABDULWAKIL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA YILTAŞ KAPLAN
- Yazılım tanımlı ağlar ve nesnelerin interneti temelli akıllı şebekelerde anomali tespiti
Anomaly detection in smart grids based on software-defined networks and the internet of things
HİLAL YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSA BALTA
- Ddos prediction and mitigation in sdn using artificial neural networks and BMNABC algorithm
Yapay sinir ağları ve BMN-ABC algoritmaları kullanılarak yazılım tabanlı ağlarda ddos saldırılarının tahmini ve azaltılması
ESAM ATEEYAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CİHAT ŞEKER
- Makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak web hizmetlerinde XSS saldırı tespiti
XSS attack detection on web services using machine learning algorithms
MAHSA KHANOGHLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiFen Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ BİNGÖL