Ağ güvenliğinde zedelenebilirlik ölçümleri ve uygulamaları
Vulnerability measurements and applications in network security
- Tez No: 963973
- Danışmanlar: PROF. DR. TUFAN TURACI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde bireyler, yaşamlarının her aşamasında çeşitli iletişim ağlarını kullanmaktadır. Trafik ağları, internet ağları ve biyolojik ağlar bu ağlara örnek teşkil etmektedir. Bu ağların ortak amacı, kullanıcıların hedeflerine en kısa sürede ve en düşük maliyetle ulaşmalarını sağlamaktır. Ancak ağların verimliliği kadar, beklenmedik arızalar, saldırılar veya yapısal bozulmalar karşısında dayanıklılığı da önemlidir. Bu dayanıklılık, ağın zedelenebilirliği (vulnerability) olarak tanımlanır. Zedelenebilirliğin analizi için ağlar, graflar ile modellenir ve bu sayede yapısal zayıflıklar matematiksel olarak incelenebilir. Bu çalışmada, ağ zedelenebilirliğini ölçmek için kopma (rupture) derecesi, ayrıt kopma (edge rupture) ve komşu kopma (neighbor rupture) dereceleri gibi metrikler incelenmiştir. Bu metriklerin ağın bağlantılılık (connectivity) ve merkezilik ölçütleriyle (degree, closeness, betweenness) olan ilişkisi yapay sinir ağları ile analiz edilmiştir. Uygulama aşamasında, Denizli ili ve merkez ilçelerindeki en yoğun 20 trafik kavşağı üzerinde zedelenebilirlik analizleri yapılmıştır. Çalışma, teorik zedelenebilirlik ölçümlerinin gerçek dünya trafik ağlarına uygulanabilirliğini göstererek, kentsel ağ güvenliği için yeni analiz yaklaşımları sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Nowadays, people use different communication networks at every stage of their lives. Traffic networks, internet networks and biological networks are examples of these networks. The common goal of these networks is to enable users to reach their objectives in the shortest time and at the lowest cost. However, the resilience of networks against unexpected failures, attacks, or structural damages is just as important as their efficiency. This resilience is defined as the vulnerability of the network. To analyze vulnerability, networks are modeled with graphs so that structural weaknesses can be examined mathematically. In this study, metrics such as rupture degree, edge rupture, and neighbor rupture degrees are investigated to measure network vulnerability. The relationships between these metrics and the network's connectivity and centrality measures (degree, closeness, betweenness) are analyzed using artificial neural networks. In the application phase, vulnerability analyses are performed on the 20 most congested traffic intersections in Denizli Province and its central districts. The study demonstrates the applicability of theoretical vulnerability measurements to real-world traffic networks and introduces new analytical approaches for urban network security.
Benzer Tezler
- Ağ güvenliğinde solucan yayılımlarının incelenmesi ve yeni model yaklaşımları
Investigation of worm propagation and new model approaches in computer security
ZEYNEP TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. H. ENGİN DEMİRAY
- Kurumsal ağ güvenliğinde açık kaynak çözümlerle yeni nesil güvenlik duvarı yapılandırması
Next generation firewall (ngfw) configuration with open source solutions in enterprise network security
DENİZ ÇAKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBatman ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAFZULLAH İŞ
- Detecting network attacks in information security using machine learning techniques
Makine öğrenme teknikleri kullanarak bilgi güvenliğinde ağ saldırılarını tespit etmek
ALI SAADOON AHMED AHMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. SEFER KURNAZ
- Derin öğrenme yöntemiyle ağ saldırı tespit sistemi
Network intrusion detection system with deep learning method
MUSTAFA RIFAAT IBRAHIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MESUT GÜNDÜZ
- Ağ tarama yöntemleri ile kaza kara nokta tespiti: İstanbul D100 kara yolu örneği
Identification of accident black spots with network screening: The example of Istanbul D100 highway
ABDULLAH MALTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
İnşaat MühendisliğiYüzüncü Yıl Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT MUVAFIK