Ayrık dönüşüm ve makine öğrenme teknikleri kullanılarak DDoS saldırısının anomali tespit edilmesi
2018
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Yrd. Doç. Dr. Seçkin Arı
Özet (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.
Yazar
Dr. Mohammed S.m Salım
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Mohammed S.m Salım (Yüksek Lisans Tezi). Ayrık dönüşüm ve makine öğrenme teknikleri kullanılarak DDoS saldırısının anomali tespit edilmesi, 2018, Sakarya University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Sakarya University tezlerinden daha fazlası
- Yoğunluk fonksiyonel teorisi kullanılarak pil malzemelerinin hesaplamalı incelenmesi(2023)
- Hacı Ahmed b. Seyyid el-Bigavî ve Terceme-i Avârifu'l-maârif'i (22-43. bablar)(2024)
- Karbazol substıtüye 3,4-dihydropyrimidin-2(1h)-tion türevi bileşiklerin sentezi(2024)
- Geri dönüştürülebilir atıkların derin öğrenme modelleri ile sınıflandırılması: Veri seti boyutunun etkisi üzerine bir karşılaştırma(2024)
- Türk mitolojisinde kurban, kutsal şiddet ve günah keçisi motiflerinin hermeneutik incelemesi(2024)
- Tiyokalkon ile sübstitüe edilmiş metalli ftalosiyaninlerin sentezi ve karakterizasyonu(2018)
