Analysing network traffic and detecting network threats by using the algorithms of machine learning
Makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak ağ trafiğini analiz etme ve ağ tehditlerini tespit etme
- Tez No: 868748
- Danışmanlar: Assoc. Prof. Dr. ZAFER AYDIN
- 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: Abdullah Gül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 51
Özet
Bilgi teknolojileri ilerledikçe bilgiye erişim imkânları artmakta ve dolayısıyla da bilginin güvenliğinin sağlanması zorlaşmaktadır. Günümüzde bilişim sistemlerinin hayatın her alanında kullanılmaya başlanması ile birlikte ağ tehditleri de artmıştır. Bireysel olarak internete erişimin ve internet kullanımının artması ağ tehditlerini de beraberinde getirmiştir. Ayrıca bilişim teknolojilerindeki son gelişmeler, gelişen global iletişim ağları, tüm nesnelerin ağlarla birbirine bağlanmasını hedefleyen nesnelerin interneti, bulut teknolojileri, mobil internetin yaygınlaşması ve cihazların yenilenmesi ile birlikte ağ tehditleri ve belirsizlikleri de beraberinde getirmiştir. Ağ tehditleri bireyleri, kurumların bilgi ve iletişim sistemlerinde güvenlik zafiyetlerini her geçen gün arttırmaktadır. Bu durum sistemlerin çalışmamasına, ekonomik zarara ve siber güvenliğin tehlikeye girmesine neden olmaktadır. Birey, kurum ve kuruluşlara katkı sağlaması adına tez çalışmamız ağ tehditlerine karşı bilgi sistemlerini korumayı, veri gizliliğini, bütünlüğünü ve erişilebilirliğini güvence altına almayı, ağ tehditlerini önceden tespit etmeyi ve bu tehditlere karşı önlem almayı hedeflemektedir. İnternet üzerindeki çoğu ağ saldırılarını içeren heterojen ağ trafiğini analiz ederek ve makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak ağ tehditlerinin tespitinde gerçeğe yakın bir sonuca ulaşacağımıza inanıyoruz. Bu sonuç doğrultusunda bilişim sistem ve yapılarında ağ tehditlerine karşı önlemler almayı sağlayacağını düşünmekteyiz.
Özet (Çeviri)
As information technologies progress, the possibilities of access to information increase and therefore it becomes difficult to ensure the security of information. Today, with the use of information systems in all areas of life, network threats have also increased. The increase in individual access to and use of the internet has also brought network threats. In addition, the latest developments in information technologies, developing global communication networks, the internet of things aiming to connect all objects with networks, cloud technologies, the spread of mobile internet and the renewal of devices have brought network threats and uncertainties. Network threats increase the security vulnerabilities in the information and communication systems of individuals and organisations day by day. This situation causes systems to malfunction, economic damage and cyber security to be jeopardised. In order to contribute to individuals, institutions and organisations, our thesis aims to protect information systems against network threats, to ensure data confidentiality, integrity and accessibility, to detect network threats in advance and to take measures against these threats. We believe that by analysing heterogeneous network traffic, which includes most network attacks on the Internet, and using machine learning algorithms, we will reach a result close to reality in the detection of network threats. In line with this result, we will be able to take precautions against network threats in information systems and structures
Benzer Tezler
- Ağ trafiğinde etkili olan özniteliklerin tespiti ve yapay sinir ağları ile trafiklerin izin tahmini
Detection of features that are effective in network traffic and permission estimation of traffic with artifical neural network
MUHAMMED ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ESKİ
- İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti
Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems
REFİK KİBAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK
DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR
- Gemi radar sistemlerinde uzaktan kod yürütme (RCE) tehditlerini azaltmaya yönelik siber güvenlik önlemlerinin bayes ağı metoduyla değerlendirilmesi
Evaluation of cybersecurity measures to mitigate remote code execution (RCE) threats in shipboard radar systems using the bayesian network method
EMRE DÜZENLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PELİN BOLAT
- Açık kaynak saldırı tespit sistemlerinin açık kural setleriyle analizi
Analysis of open source intrusion detection systems with open rulesets
İLAYDA GÜNDOĞDU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ AYDIN SELÇUK
- Sistem günlüklerinin anomali tespiti için makine öğrenimi tekniklerinin kullanılarak analiz edilmesi
Analysis of system logs using machine learning techniques for anomaly detection
SADETTİN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiAdli Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERHAT ÖZEKES