Yüksek LisansAçık Erişim

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