Master'sOpen Access

Ayrık dönüşüm ve makine öğrenme teknikleri kullanılarak DDoS saldırısının anomali tespit edilmesi

2018
0 views
0 downloads
Advisor: Yrd. Doç. Dr. Seçkin Arı

Abstract (TR)

Dağıtılmış Hizmet Reddi (DDoS) saldırıları, internetteki herhangi bir çevrimiçi hizmet için ciddi bir tehdittir. Diğer geleneksel tehditlerin aksine, DDoS HTTP GET sel saldırısı, kurbanını kullanılmayan ağ trafiğiyle sel tarafından herhangi bir çevrimiçi hizmetin etkin bir şekilde inkar edilmesi için meşru HTTP istek mekanizmasını kullanabilir. Bu yazıda DDoS HTTP GET isteklerini ve yasal isteklerin davranışsal özelliklerin bir kombinasyonunu kullanarak ayırt edilmesine yönelik yeni bir anomaliye dayanan teknik tanıtılmaktadır. Seçilen ana özellikler, istenen nesnelerin çeşitliliği, istenen tüm nesneler için oranlar talep edilmesi ve istenilen nesne için en yüksek frekansla talep oranıdır. Bu parametreler önerilen sistemde etkin ayrımcılık için birlikte kullanılacak önerilen özellikler olarak seçilmiştir.

Author

Dr. Mohammed S.m Salım

How to Cite

Mohammed S.m Salım (Yüksek Lisans Tezi). Ayrık dönüşüm ve makine öğrenme teknikleri kullanılarak DDoS saldırısının anomali tespit edilmesi, 2018, Sakarya University.

Keywords

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Sakarya University