A new proposed stacking generalization model for detecting ddos attacks in SDN environment
SDN ortamında ddos saldırılarını tespit etmek için yeni bir istifleme genelleştirme modeli
- Tez No: 813750
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. OMAR DAKKAK
- 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: 114
Özet
Yazılım Tanımlı Ağ Oluşturmanın (SDN) ortaya çıkışı, ağ üzerinde daha fazla kontrol ve operasyon sağlayarak ağ altyapısında devrim yarattı. SDN tabanlı ağlar için işletim sistemi olarak hizmet veren SDN denetleyicisi, çeşitli ağ uygulamalarını yürütür ve ağ hizmetlerini ve işlevlerini sürdürür. Bununla birlikte, SDN'nin sunduğu merkezi kontrol, onu Nesnelerin İnterneti (IoT), bulut bilgi işlem dahil olmak üzere hem geleneksel hem de yeni nesil ağları hedefleyen en yaygın ve kritik saldırılar olan Dağıtılmış Hizmet Reddi (DDoS) saldırılarına karşı savunmasız hale getirir ve beşinci nesil (5G) iletişim ağları. Mevcut geleneksel algılama çözümlerinin bolluğuna rağmen, DDoS saldırılarının sıklığı, hacmi ve şiddeti artmaya devam ediyor. Bunu ele almak için, makine öğrenimi artık hızlı saldırı tespiti için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu araştırma, bir SDN ortamında DDoS tahmini için tahmine dayalı bir model önermektedir. Model, sağlam model sonuçları üretmek için çeşitli heterojen öğrenicileri birleştiren Temel düzey ve Meta düzey olmak üzere iki düzeyde çeşitli sınıflandırıcıların istiflenmesine dayanmaktadır. Modelin performansını değerlendirmek için doğruluk, kesinlik, geri çağırma, F1 puanları ve ROC Eğrisi Altındaki Alan (AUC) değerleri dahil olmak üzere birden fazla metrik kullanıldı. Tahmine dayalı model, tamamı %99'da kesinlik puanı, duyarlılık ve özgüllük ile tahminde %99'luk bir doğruluk oranı elde etti.
Özet (Çeviri)
The emergence of Software-Defined Networking (SDN) has revolutionized network infrastructure by providing greater control and operation over the network. The SDN controller, which serves as the operating system for SDN-based networks, executes various network applications and maintains network services and functionalities. However, the central control that SDN offers makes it vulnerable to Distributed Denial of Service (DDoS) attacks, which are the most common and critical attacks targeting both traditional and new-generation networks, including the Internet of Things (IoT), cloud computing, and fifth generation (5G) communication networks. Despite the plethora of traditional detection solutions available, DDoS attacks continue to increase in frequency, volume, and severity. To address this, machine learning is now widely used for rapid attack detection. This research proposes a predictive model for DDoS prediction in an SDN environment. The model is based on stacking various classifiers in two levels, namely the Base level and the Meta level, which combine diverse heterogeneous learners to produce robust model outcomes. Multiple metrics were used to evaluate the model's performance, including accuracy, precision, recall, F1-scores, and Area Under the ROC Curve (AUC) values. The predictive model achieved a 99% accuracy rate in prediction, with a precision score, sensitivity, and specificity all at 99%.
Benzer Tezler
- EKG işaretindeki aritmilerin yumuşak hesaplama algoritmaları kullanılarak sınıflandırılması
Classification of arrhythmias in ecg signal using soft computing algorithms
ÖNDER YAKUT
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMİNE BOLAT
- Su altı patlaması altında gemi panelinin davranışının sayısal yöntemler ile incelenmesi ve optimizasyonu
Investigation and optimization of ship panel behaviour under underwater explosion by using numerical methods
ÖZGÜR DEMİR
Doktora
Türkçe
2013
Gemi MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER YILMAZ
- Modüler depo yönetiminde A* temelli yeni bir algoritma önerisi
A new algorithm suggestion based on A* in a modular warehouse management
ELİF GÜLFİDAN DAYIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KENAN KARAGÜL
- Üç fazlı transformatörler için yeni bir geçmeli tip çekirdek tasarımı
A new plug-in core design for three phase transformers
DOĞANCAN ÇELEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİBEL ZORLU PARTAL
- X-ray görüntülerinden alt solunum yolu enfeksiyonlarının teşhisinde transfer öğrenme yöntemleri ve topluluk öğrenmeye dayalı yeni bir yaklaşım
A new approach based on transfer learning methods and ensemble learning in the diagnosis of lower respiratory tract infections from X-ray images
BERİVAN ÖZAYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBatman ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAMAZAN TEKİN