Sıfır güven ağ erişim mimarisinde anomali tespiti
Anomaly state detection in zero trust network
- Tez No: 812541
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM, DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
- 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: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Kurumların dijitalleşme çabaları, bulut tabanlı uygulamaların gelişmesi ve lokasyon bağımsız her yerden erişim talepleri günümüzün normal çalışma hayatının kalbini oluşturmaktadır. Bu gelişmeler, erişimlerimizin kesin çizgilerle ayrılamadığı Ağ ortamlarının kesin çizgilerle ayrılamadığı günümüzde, geleneksel ağ güvenlik modelleri ihtiyaçları karşılayamamıştır. Güven kavramının halihazırda problem olduğu, verilen değil hak edilmesi gereken bir kavram olması fikri ile sıfır güven mimarisi güvenlik stratejisi doğmuştur.“Asla güvenme, her zaman doğrula”prensibi ile dağıtılmış halde bulunan kullanıcı, cihaz, uçbirim, bulut uygulamaları ve tüm ağ altyapısı sıkı erişim kontrolleri ile denetim altına alınmaya çalışılmaktadır. Sıfır güven ağ erişimi ise bu mimarinin ağ ortamlarına uyarlanmasıdır. Bu çalışmada, sıfır güven ağ ortamında normal olmayan durumların tespiti için çeşitli istatistiksel veriler baz alınıp, yapay öğrenme yöntemleri ile geliştirilmiş anomali tespitin de yüksek doğruluk oranı amaçlanmıştır. Anomali tespiti için, ağ kayıtlarının ve yetkilendirme, erişimkayıtları kullanılarak 2 adet kendi veri setimiz oluşturulmuştur. Analiz çalışması için pyhton programlama dili ve ilişkisel kütüphaneler kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
The digitalization efforts of institutions the development of cloud-based applicationsand the demand for access from anywhere regardless of location constitute the heart of today's normal working life. These developments, in today's world where our access cannot be seperated with clear lines, traditional network security models have not been abble to meet the needs. The zero trust architecture security strategy was born with the idea that the concept of trust is already a problem and that it should be deserved, not given. Witch the principle of“never trust, always verify”, distributed users, devices, terminals, cloud applications and all network infrastructure are tried to be controlled with strict access controls. Zero trust network access is the adaptation of this architecture to network environments. In this study, a high accuracy rate of anomaly detection developed with artifical learning meyhods is aimed based on various statistical data, for the detection of abnormal situations in zero trust network environment. For Anomaly detection, we have 2 own dataset using network records and authorization, access records Pyhton programming language and relational libraries were used for analysis work.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Deep learning approaches for multiple sclerosis lesion segmentation using multi-sequence 3D MR images
Çok sekanslı 3B MR görüntüleri kullanılarak multiple skleroz lezyon bölütlemesi için derin öğrenme yaklaşımları
BEYTULLAH SARICA
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Siteler arası betik çalıştırma saldırıları için derin öğrenme tabanlı tespit sistemi
Deep learning-based detection system for cross-site scripting attacks
SELİM ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAfyon Kocatepe ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET HAŞİM YURTTAKAL
- Ağ davranış modeli ile kurum içi saldırıların belirlenmesi
Detection of insider attacks using network behavour model
AYŞE GÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL KARAÇUHA
PROF. DR. EŞREF ADALI
- The comparison of energy consumptions for OOK and BPSK modulationsin wireless sensor networks
Kablosuz algılayıcı ağlarda OOK ve BPSK modülasyonları için enerji tüketimlerinin karşılaştırılması
OMRAN TABAJOU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NÜKHET SAZAK