Geri Dön

Advanced data analytics for network security: Detecting and mitigating threats through real-time data processing

Ağ güvenliği için gelişmiş veri analitiği: Tehditlerin tespiti ve azaltılması gerçek zamanlı veri işleme

  1. Tez No: 957742
  2. Yazar: MUHAMMAD HAMZA MAZHAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Information and Records Management, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Veri Analitiği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

Bu araştırma, gelişmiş veri analitiğinin ağ güvenliğinde uygulanması yoluyla gerçek zamanlı tehdit tanımlama ve azaltımının iyileştirilmesini incelemeyi amaçlamaktadır. Bu literatür taraması ve alan uzmanlarıyla yapılan nitel görüşmelerin bulguları, gerçek zamanlı veri işlemenin tehdit tespitinin doğruluğunu ve yanıt hızını önemli ölçüde artırdığını göstermektedir. Geleneksel yöntemlerin gözden kaçırdığı kalıpları belirleme yetenekleri nedeniyle karar ağaçları ve sinir ağları gibi gelişmiş makine öğrenimi tekniklerini vurguluyoruz. Araştırma, veri analitiği ve siber güvenlik alanında yetkin bir iş gücüne duyulan temel ihtiyacı ve sistematik bir uygulama yaklaşımının önemini vurgulamaktadır. Kuruluşlar için öneriler arasında çalışan eğitimi, gerçek zamanlı verilerin kullanımı ve sistematik uygulama stratejilerinin oluşturulması yer almaktadır. Bu çalışmanın yalnızca nitel verileri kullanması gibi bazı sınırlamaları bulunmaktadır. Bununla birlikte, veri analitiğinin ağ güvenliği yönetimini geliştirebileceğini göstermektedir. Sonraki araştırmaların, gelişmiş analitik kapsamında veri koruma ve gizlilik gibi etik konuları ele alması ve önerilen metodolojilere ilişkin ampirik değerlendirmeler yapması önerilmektedir. İşletmelerin, ortaya çıkan siber tehditlerin etkilerini azaltmak için güvenlik protokollerini veri analitiği kapasitesinden yararlanacak şekilde uyarlamaları gerekmektedir.

Özet (Çeviri)

This research aims to investigate the enhancement of real-time threat identification and mitigation through the application of advanced data analytics in network security. The findings of this literature review and qualitative interviews with field specialists indicate that real-time data processing significantly improves the precision of threat detection and the velocity of response. We highlight advanced machine learning techniques such as decision trees and neural networks due to their ability to identify patterns overlooked by traditional methods. The research underscores the essential requirement for a workforce skilled in data analytics and cybersecurity, as well as the significance of a systematic implementation approach. Recommendations for organizations encompass employee training, utilization of real-time data, and the establishment of systematic deployment strategies. This study has certain limitations, such as the exclusive use of qualitative data. Nonetheless, it demonstrates that data analytics can enhance network security management. It recommends that subsequent research examine ethical issues, such as data protection and privacy within advanced analytics, and do empirical assessments of the proposed methodologies. Businesses must modify their security protocols to leverage data analytics capacity to mitigate the effects of emerging cyber threats.

Benzer Tezler

  1. Applications of artificial intelligence for the security of networks

    Ağ güvenliği için yapay zeka uygulamalari

    SELEN GEÇGEL ÇETİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  2. A support vector machine-based approach for southbound communication detection in SDN using openflow

    Openflow kullanarak SDN'de güney yönlü iletişim tespiti için destek vektör makinesi tabanlı bir yaklaşım

    ALİ GÖKHAN AVRAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN SEÇİNTİ

  3. Gelişmiş kalıcı tehdit saldırılarının ağ akış analiziyle tespit edilmesi

    Detecting advanced persistent threats with network flow analysis

    MEHMET EMİN BAYRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET DEMİRCİ

  4. Determining maritime cyber security dynamics on the perspective of marine insurance and development of maritime cyber security risk management tool

    Denizcilik sigortaları açısından deniz siber güvenlik dinamiklerinin belirlenmesi ve deniz siber güvenlik risk yönetim aracının geliştirilmesi

    GİZEM KAYİŞOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PELİN BOLAT

  5. Privacy and security enhancements of federated learning

    Federe öğrenme uygulamalarında mahremiyet ve güvenlik geliştirmeleri

    ŞÜKRÜ ERDAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENVER ÖZDEMİR

    DR. FERHAT KARAKOÇ