Detection of malicious SQL injections using svm and KNN algorithms
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 865172
- Danışmanlar: Prof. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
İçinde bulunduğumuz teknoloji çağında siber güvenlik, hassas veri ve bilgilerimizin korunmasında kritik bir rol oynamaktadır. Yıllardır endişemiz, her gün sayısız siber saldırı gerçekleştiği için siber saldırıları öngörebilen ve önleyebilen daha sağlam bir sistem oluşturmaktı. Bu araştırma çalışmasının amacı, SQL Enjeksiyon Saldırılarını etkili bir şekilde tanımlayıp durdurabilecek yöntemler oluşturmaktır. SQL Enjeksiyon saldırısı, kötü niyetli SQL isteklerinin dahili verileri manipüle etmek ve arka uç veritabanından görünür olmaması gereken verileri almak için kullanıldığı bir tür siber saldırıdır. SQL Enjeksiyon Saldırısı sonucunda veritabanı çeşitli saldırı türlerine daha da açıktır. İşletmelerin çoğunluğu verilerini SQL tabanlı arka veritabanlarında tuttuğundan, veritabanları iyi bir şekilde korunmadığı takdirde tüm verileri basit bir saldırıya karşı savunmasızdır. Bu araştırmanın amacı, bir model oluşturmak amacıyla SQL Enjeksiyon Saldırısı tahmini ve önlenmesi için en uygun makine öğrenimi yaklaşımını belirlemektir. Bu proje çalışma planımızın, deneylerimizin ve çalışmalarımızın sonuçlarının kısa bir açıklamasını içermektedir. Destek vektör makinesi ve k-en yakın komşu teknikleri bir algoritmada kullanılmış ve SVM ve KNN sınıflandırıcılarının doğruluk oranları %99'u aşmıştır.
Özet (Çeviri)
In this age of technology, cyber-security plays a critical role in safeguarding our sensitive data and information. Our concern for years has been the creation of A more robust system that is able to anticipate and prevent cyberattacks, as there are countless cyberattacks that occur every day. The goal of this research work is to create methods that can effectively identify and stop SQL Injection Attacks. An SQL Injection attack is a kind of cyberattack in which malevolent SQL requests are used to manipulate internal data and retrieve data from the back-end database that was not supposed to be visible. A database is even more open to various types of assaults as a result of SQL Injection Attack. Since the majority of businesses keep their data in SQL-based back databases, all of their data is vulnerable to a straightforward attack if the databases are not well secured. The goal of this research is to identify the optimal machine learning approach for SQL Injection Attack prediction and prevention in order to build a model. This project includes a brief description of our work plan, our experiments, and the outcomes of our studies. The support vector machine and k-nearest-neighbors' techniques have been used to an algorithm, and the accuracy ratings of the SVM and KNN classifiers exceeded 99%.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi algoritmalarının hibrit yaklaşımı ile ağ anomalisi tespiti
Network anomaly detection with a hybrid approach of machine learning algorthms
FEYZA ÖZGER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİT ÖZTEKİN
- Uygulama katmanı için güvenlik duvarı geliştirilmesi
An efficient firewall for web applications (EFWA)
METİN ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM SOĞUKPINAR
- Gerçek zamanlı saldırı tespiti ve engelleme için makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak web uygulama güvenlik duvarı geliştirilmesi
Development of web application firewall using machine learning techniques for real-time intrusion detection and prevention
MUHAMMED ERSİN DURMUŞKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN FEHMİ SELİM BAYRAKLI
- Veri tabanı güvenlik riskleri, şifreleme algoritmaları ve enjeksiyon modelleri
Database security risks, encryption algorithm and injection models
ERTÜRK ERDAĞI
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR
- LTE-A kablosuz ağlarda kötü niyetli röle ataklarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tespiti
Detection of malicious relay attacks in LTE-A wireless networks by machine learning methods
YELİZ YENGİ
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADNAN KAVAK