Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11851/465
Title: Ağ üzerinden yavaşlama tabanlı anomali tespiti
Other Titles: Anomaly detection over network based on slowdown data
Authors: Sencar, Hüsrev Taha
Ünlü, Seçkin Anıl
Keywords: Ağ performansı
Network performance
Ağ sistemleri
Network systems
Bilgisayar ağ protokolleri
Computer network protocols
Bilgisayar ağları
Computer networks
Bilgisayar güvenliği
Computer security
Değişim analizi
Change analysis
İstatistik testler
Statistics tests
Issue Date: 2011
Publisher: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Abstract: In this work, we test an approach for passively detecting the slowdown which arises from some anomalies on computers over the network. This novel approach is important and differs from some other methodologies because it works without the measurements done on the computer itself, but it is based on the observation of client's network interactions out of the client. The proposed approach relies on detecting the slowdown via measurement of the elapsed time while client responds to the server in some network protocols. For this purpose, we tested and examined some statistical tests and algorithms based on these.Anomalies which cause the slowdown of computers are defined as hardware and software changes, errors and problems, malicious software infection. In order to detect the effects of these factors, we tested the methodology over the data we collected over different systems which include these activities.We have designed different test environments to collect data over client running some applications which include specific activities to be tested. In this setup, the client network traffic is captured over the network by an observer machine. We have calculated the response times and have seen that the slowdown amount is sufficient for detection of anomalies in reference to the ground state. Results have shown that the approach is suitable for measurement of the slowdown.
Bu çalışmamızda, bilgisayarlarda meydana gelen bazı anomalilerin neden olduğu yavaşlamayı, bilgisayar dışından ve edilgen olarak tespit etmeyi amaçlayan bir yaklaşımı test ediyoruz. Bu yaklaşımın farklı olduğu nokta ve önemli özelliği, bilgisayar üzerinden yapılan ölçümlerle değil, tamamen dışarıdan, ağ etkileşimlerinin esas alınmasıyla çalışıyor olmasıdır. Burada önerilen yaklaşım, bilgisayarın bazı ağ etkileşimlerinde sunucuya yanıt verme sürelerinin dışarıdaki bir gözlemci bilgisayar üzerinden ölçülmesi ve bu verinin çözümlenmesiyle yavaşlamanın tespit edilmesidir. Bu amaçla bazı istatistiksel testler ve bunlara dayalı algoritmalar denenmiş ve ne düzeyde başarılı oldukları incelenmiştir.Bilgisayarın yavaşlamasına sebep olan anomaliler, donanımsal ve yazılımsal değişiklikler, hatalar ve sorunlar, kötü amaçlı yazılımların bulaşması olarak tanımlanmıştır. Bu etkenlerin sebep olduğu etkilerin tespit edilebilmesi için bu etmenleri içeren farklı sistem yapılandırmaları üzerinde testler yapılmış ve bunlardan alınan verilerle yöntem incelenmiştir.Verilerin toplanabilmesi için bir test ortamı oluşturulmuş ve belirli etkinlikleri içeren uygulamalar istemci makine üzerinde çalıştırılarak, istemcinin ağ trafiği gözlemci bir makine üzerinden toplanmıştır. Bu veri içerisinden bazı protokoller için yanıt süreleri hesaplanmış ve yapılan istatistiksel testler sonucunda yavaşlama miktarının dışarıdan ölçülebilir ve temel durumdan ayırt edilebilir boyutta olduğu görülmüştür. Sonuçlar, önerilen yaklaşımın kullanılmaya uygun olduğunu göstermektedir.
URI: https://hdl.handle.net/20.500.11851/465
Appears in Collections:Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Tezleri / Computer Engineering Master Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
%C3%9Cnl%C3%BC%2C%20Se%C3%A7kin%20An%C4%B1l.pdf1.34 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record

CORE Recommender

Page view(s)

46
checked on Dec 26, 2022

Download(s)

10
checked on Dec 26, 2022

Google ScholarTM

Check


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.