Bilgisayar sistemlerine yönelik tehdit ve saldırıların makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak ağ adli bilişimi açısından analizi
Threats and attacks on computer systems network forensic analysis using machine learning techniques
- Tez No: 813637
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH ERTAM
- 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: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Adli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Teknolojinin ileri düzeyde gelişmesiyle, internet kullanımı ve ağa bağlı cihaz sayısında her geçen gün artış görülmektedir. Bu artış ile birlikte şirketler için önemli kayıplara neden olan siber saldırılarda artmaktadır ve bu saldırılar farklı şekillerde karşımıza çıkmaktadır. Ağ bağlantısının kesilmesi ve ağın sağladığı hizmetlerin kaybı kurumlar için ciddi kayıplara sebep olabilir. Bu nedenle savunma stratejilerinin geliştirilmesi ve saldırılara karşı daha etkili tedbirlerin alınması önem arz etmektedir. Bu tez, bilişim sistemlerine yönelik gerçekleşen saldırıların makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak ağ adli bilişimi açısından analizi konu almaktadır. İlk olarak sanal ortamda farklı saldırı senaryoları gerçekleştirilmiştir. Yapılan saldırılardaki ağ paketleri kayıt altına alınıp özellik çıkartılarak veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti ile Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, Lojistik Regresyon ve Decision Tree sınıflandırma algoritmaları kullanılarak sınıflandırma yapılmış ve performans metrikleri kullanılarak performans sonuçları karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
With the advanced development of technology, there is an increase in the use of the internet and the number of devices connected to the network. With this increase, cyber attacks that cause significant losses for companies are increasing and these attacks appear in different ways. Network disconnection and loss of services provided by the network can cause serious losses for institutions. For this reason, it is important to develop defense strategies and take more effective measures against attacks. This thesis focuses on the analysis of attacks on information systems in terms of network forensics using machine learning techniques. First, different attack scenarios were carried out in the virtual environment. The data set was created by recording the network packets in the attacks and extracting the features. With this data set, classification was made using Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, Logistic Regression and Decision Tree classification algorithms and performance results were compared using performance metrics.
Benzer Tezler
- Analysis of network security using machine learning methods
Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak ağ güvenirliği analizi
MARYAM SALATI
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İMAN ASKERBEYLİ
- New lightweight DoS attack mitigation techniques for RPL based IoT networks
RPL temelli IoT ağları için DoS saldırılarının etkisini azaltacak yeni teknikler
AHMET ARIŞ
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMA FATMA OKTUĞ
- 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
- Çoklu yayın ağlarının güvenliğine yönelik uygulama ve protokollerin geliştirilmesi
Development of applicatioins and protocols for the security of multicast networks
GÖKSEL UÇTU
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ALKAN
DOÇ. DR. İBRAHİM ALPER DOĞRU
- Missile evasion maneuver generation with model-free deep reinforcement learning
Modelden bağımsız derin pekiştirmeli öğrenme ile füzeden kaçınma manevraları
MUHAMMED MURAT ÖZBEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU