BULUT SİSTEMLERİNDE PEKİŞTİRMELİ ÖĞRENİM VE BÜYÜK VERİ ANALİZİYLE GÜVENLİK

Date

2018-12-31

Author

Angın, Pelin
Tunçel, Emrah
Gülmez, Halim Görkem

Metadata

Show full item record

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Item Usage Stats

15
views

0
downloads

Bulut sistemlerinde çoğaltmaya (replication) dayalı mevcut esneklik düzenleri, saldırganların sistemlere müdahale edebileceği yolları artırmıştır. Bulut içindeki bir sanal makineyi (SM), geleneksel bir güvenlik mekanizması tarafından algılanmadan ele geçiren ve sistem ayrıcalıklarına (çekirdek düzeyinde) sahip bir saldırgan, kritik bulut süreçlerini ve bulutta saklanan veriyi tehlikeye maruz bırakır. Bu alanda geleneksel savunma çözümlerinin temel eksikliği, belirli tehditlere odaklı olarak tasarlanmaları ve bu yüzden kapsamlarının dışında kalan saldırılarla başa çıkma becerilerinin sınırlı olmasıdır. Bu nedenle anormal bir durum halinde bunu tespit edip raporlayabilecek ayrı bir uygulamaya ihtiyaç duyulmaktadır.Bu projenin amacı, büyük veri analizi ve derin pekiştirmeli öğrenme teknikleri kullanarak entropi tabanlı anomali tespit etme yöntemiyle bulut sistemlerinin güvenliğini sağlamaktır. Bu sayede tehditler gerçek zamanlı tespit edilebilecek ve anında yanıt verilebilecektir.

Subject Keywords

Dağıtık Sistemler, Güvenlik

URI

https://hdl.handle.net/11511/62141

Collections

Department of Computer Engineering, Project and Design