Geri Dön

Endüstriyel ağların güvenliği için uç sistem ağ trafiğinin donanım tabanlı toplanması ve bütünleşik analizi

Hardware based aggregation and integrated analysis of end system network traffic for the security of industrial networks

PDF İndir

  1. Tez No: 926521
  2. Yazar: GÖRKEM GÖK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA ULAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 108

Özet

Endüstriyel ağlarda artan siber tehditler, bu sistemlerin güvenliğini sağlamak adına daha ileri düzey ağ trafiği analiz yöntemlerine duyulan ihtiyacı ortaya koymaktadır. Bu çalışmada, donanım tabanlı bir sistem tasarlanarak ağ trafiğini analiz etme ve tehditleri tespit etme süreçleri incelenmiştir. Çalışmanın temel amacı, endüstriyel ağlarda gerçek zamanlı analiz yaparak ağ güvenliğini artırmak ve potansiyel saldırılara karşı etkili bir savunma mekanizması oluşturmaktır. Tez kapsamında, ağ trafiğinin özellikleri ve anormal davranışlar arasındaki ilişkiyi incelemek için imza tabanlı algoritmalar entegre edilmiş, bu sistem saldırgan trafik ve normal trafik ayrımını gerçekleştirebilmiştir. Örneklem, toplanan gerçek ağ trafiği verileri ile oluşturulmuş ve bu veriler saldırı tespiti ile normal trafik analizinde kullanılmıştır. Bu tez çalışması ile donanım tabanlı bir trafik izleme sistemi geliştirilmiş ve bu sistem, AlienVault ile GreyNoise API'lerini entegre ederek kural tabanlı karar mekanizmalara hazır hale getirilmiştir. Bulgular, geliştirilen sistemin saldırı tespitinde yüksek doğruluk oranlarına ulaştığını göstermekte, aynı zamanda paket analizi sürelerinin düşük olmasıyla gerçek zamanlı analiz gereksinimlerini karşıladığını ortaya koymaktadır. Bu çalışma, endüstriyel ağların güvenliği için donanım tabanlı yöntemlerin entegrasyonuna dair yenilikçi bir yaklaşım sunmuş, elde edilen sonuçlar, gelecekteki araştırmalar için önemli bir bilgi kaynağı oluşturmuştur.

Özet (Çeviri)

Increasing cybersecurity threats in industrial networks highlight the need for more advanced network traffic analysis methods to ensure the security of these systems. In this study, a hardware-based system was designed to analyze network traffic and detect potential threats. The primary objective of the study was to enhance network security in industrial environments by conducting real-time analysis and establishing an effective defense mechanism against potential attacks. Within the scope of the thesis, signature-based algorithms were integrated to examine the relationship between network traffic characteristics and anomalous behaviors. The system successfully differentiated between malicious and normal traffic. The dataset used for the study was composed of real network traffic data, which was utilized for both attack detection and normal traffic analysis. In this thesis, a hardware-based traffic monitoring system is developed and this system is made ready for rule-based decision making mechanisms by integrating AlienVault and GreyNoise APIs. The findings demonstrated that the developed system achieved high accuracy rates in threat detection while maintaining low packet analysis times, meeting the requirements for real-time analysis. This study provides an innovative approach to integrating hardware-based methods for the security of industrial networks. The results obtained offer valuable insights for future research in the domain.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    397971

    System design for internet of things and network coding applications in the wireless personal area networks

    Nesnelerin interneti için sistem tasarımı ve kablosuz kişisel alan ağlarında ağ kodlama uygulamaları

    GÖRKEM ÖZVURAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNEŞ KARABULUT KURT

  2. Tez No

    748156

    Designing an enhanced user authenticated key management scheme for 6G-based industrial applications

    6G tabanlı endüstriyel uygulamalar için gelişmiş kullanıcı doğrulamalı anahtar yönetim planı tasarlama

    IJAZ UL HAQ DARMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Gelişim Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSARIA KARIM MAHMOOD MAHMOOD

  3. Tez No

    847173

    Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  4. Tez No

    555033

    Quadcopter trajectory tracking control using reinforcement learning

    Pekiştirmeli öğrenme ile quadcopter yörünge takibi kontrolü

    MUSTAFA ERDEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  5. Tez No

    133416

    İnternet ağları kullanarak SCADA sistem tasarımı

    Design of SCADA system using internet network

    ERCAN NURCAN YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLHAMİ ÇOLAK

Geri Dön