Abstract:
ABSTRACT: Despite the rapid progress in information technology, the problem of protecting computer and network security remained a major challenge for most researchers,
especially after the expansion of networks and evolution of technology and the
increasing number of network users and the internet. Networks need some tools for
protection, such as firewall, Intrusion Detection Systems (IDSs) and Intrusion
Prevention System (IPS). The aim of this thesis is to build a Network-based
Anomaly Detection System (NADS). This system depends on the normal behavior of
the network, in that it can distinguish each abnormal behavior. This system can work
in two modes, online and offline modes. Very Fast Decision Tree (VFDT) algorithm
was used to build the classifier for intrusions. VFDT is one of the data mining
algorithms that deal with high data streams in a very short time. Experimental results
demonstrated that NADS system is highly successful in detecting known and
unknown attacks by 93%.
Keywords: Network Security, Intrusion Detection, Very Fast Decision Tree
Algorithm, KKD CUP99 dataset.
…………………………………………………………………………………………………………………………
ÖZ: Bilgi teknolojilerindeki hızlı gelişmelere rağmen bilgisayar ve ağ güvenliğinin
sağlanması birçok araştırmacı için, özellikle ağ sayılarının çoğalması, teknolojinin
değişmesi, sayıları artmakta olan ağ kullanıcıları ve İnternet gibi nedenlerle,
çözülmesi zor bir konu olarak kalmıştır. Var olan ağların korunma için güvenlik
duvarı, güvenlik ihlali tespit ve önleme sistemleri gibi çeşitli araçlara ihtiyacı
bulunmaktadır. Bu tez çalışmasının amacı ağ merkezli bir anormal saldırı tespit
sistemi geliştirmektir (NADS). Adı geçen sistems ağın normal davranışına bağlı
olarak anormal davranış biçimini tespit etme görevini sürdürüp çevirimiçi ve
çevirimdışı olmak üzere iki biçimde çalışmaktadır. Ağ ihlallerinin sınıflandırılması
için Çok Hızlı Karar Verme Ağacı (VFDT) algoritması kullanılmıştır. Çok Hızlı
Karar Verme Ağacı kısa sürede gerçekleşen yüksek veri akışı ile ilgilenen veri
madenciliği algoritmalarından biridir. Deneysel sonuçlar,ağ, ağ merkezli anormal
saldırı tespit sisteminin bilinen (NADS) ve bilinmeyen saldırıları tespit etmekte % 93
başarılı olduğunu göstermiştir.
Anahtar Kelimeler: Ağ Güvenliği, İhlal Tespiti,Çok Hızlı Karar Verme Ağacı
Algoritması, KKD CUP99 veri grubu.
Description:
Master of Science in Computer Engineering. Thesis (M.S.)--Eastern Mediterranean University, Faculty of Engineering, Dept. of Computer Engineering, 2014. Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Mohammed Salamah.