دانلود پایان نامه تشخیص بردارهای حمله بر اساس برنامه نویسی ژنتیک

1. مقدمه 2. کارهای مرتبط 3. روش 4. نتایج و آنالیز 5. بحث و بررسی 6. نتیجه گیری و کارهای آتی

چکیده – این پایان نامه، رویکردی نوین برای شناسایی و پیش بینی بردارهای حمله براساس برنامه نویسی ژنتیک ارائه می دهد. روش پیشنهادی از یک الگوریتم ژنتیک برای تکامل یک مجموعه قوانین پیش بینی کننده بردارهای حمله به سیستم براساس شاخص های شناسایی شده تخطی، بهره می گیرد. سپس قوانین تولید شده برای شناسایی بردارهای حمله بالقوه و پیش بینی نحوه شروع آنها و نحوه توسعه آنها در آینده، مورد استفاده قرار می گیرند. اهداف این پژوهش، بهبود دقت و بازده روش های موجود شناسایی و پیش بینی حمله می باشند. رویکرد پیشنهادی با استفاده از داده های واقعی حمله ارزیابی شدند و با چندین روش نوین، مقایسه شدند. نتایج نشان می دهند که روش پیشنهادی عملکرد بهتری نسبت به روش های موجود از لحاظ دقت شناسایی و قابلیت پیش بینی برخوردار است. این پژوهش، دلالت های مهمی برای زمینه امنیت سایبری دارد و می تواند به سازمان ها در توسعه استراتژی های دفاعی موثرتر و کنشگرایانه تر در برابر حمله های سایبری کمک کند. مقدمه: امنیت سایبری، به یک مسئله بیش از پیش حیاتی در عصر دیجیتال امروز تبدیل شده است. حمله های سایبری پیشرفته تر شده اند و مکانیزم های دفاعی سنتی برای شناسایی و جلوگیری از آنها را بیشتر دچار چالش کرده اند. بنابراین، توسعه روش های جدید و نوآورانه برای شناسایی و پیش بینی بردارهای حمله بالقوه، امری حیاتی است. در این زمینه، این پایان نامه مقطع ارشد، رویکردی نوین برای شناسایی و پیش بینی بردارهای حمله براساس برنامه نویسی ژنتیک ارائه می دهد. هدف روش پیشنهادی، بهبود دقت و بازده روش های موجود در برابر آشکارسازی و پیش بینی حمله های سایبری است. اهداف: اهداف این پایان نامه ارشد، از این قرار می باشند: 1- شناسایی محدودیت های رویکردهای موجود برای شناسایی و جلوگیری از حمله های سایبری و پیشنهاد روشی نوین براساس برنامه نویسی ژنتیک 2- توسعه یک الگوریتم مبتنی بر برنامه نویسی ژنتیک برای تکامل دادن مدلی برای پیش بینی مدل های حمله 3- ارزیابی اثربخشی روش پیشنهادی با استفاده از داده های واقعی حمله ها روش تحقیق: روش های استفاده شده در این پایان نامه ارشد، ترکیب مرور مقالات، گردآوری داده ها، توسعه الگوریتم، اجرای آزمایش های تجربی، تحلیل داده و ارائه توصیه هایی برای بهبود رویکردهای شناسایی و پیش بینی بردارهای حمله با استفاده از برنامه نویسی ژنتیک می باشند. اهداف این پژوهش، مشارکت ادبی در رشته امنیت سایبری با افزایش درک در مورد آشکار سازی و جلوگیری از حمله های سایبری است. نتایج: روش پیشنهادی توانایی بهبود دقت و بازده آشکارسازی و پیش بینی حمله های سایبری را دارد که این امر می تواند به سازمان ها در جلوگیری یا دفع تاثیر حمله های سایبری، کمک کند. بهبودهای آتی می توانند شامل مجموعه داده های MITRE ATT&CK پیچیده تر، شامل ماتریس های Mobile و ICS باشند. نتیجه گیری: الگوریتم مبتنی بر برنامه نویسی ژنتیک توسعه یافته در این پایان نامه نشان داده است که در شناسایی و پیش بینی بردارهای حمله با استفاده از داده های واقعی حمله، موثر می باشد. رویکرد پیشنهادی، پتانسیل بهبود امنیت سایبری سازمان ها با فراهم کردن یک استراتژی دفاعی پیشگسترانه در برابر حمله های سایبری را دارد.

This Master's thesis presents a novel approach for detecting and predicting attack vectors based on genetic programming. The proposed method utilizes a genetic algorithm to evolve a set of rules that predict attack vectors over the system based on caught indicators of compromise. The generated rules are then used to identify potential attack vectors and predict how it started and how it will develop in future. The research aims to improve the accuracy and efficiency of existing methods for attack detection and prediction. The proposed approach is evaluated using real-world attack data and compared against several state-of-the-art techniques. Results indicate that the proposed method outperforms existing approaches in terms of detection accuracy and prediction capability. This research has important implications for the field of cybersecurity and can assist organizations in developing more effective and proactive defense strategies against cyberattacks. Background. Cybersecurity is an increasingly critical issue in today's digital age. Cyberattacks are becoming more sophisticated, making it challenging for traditional defense mechanisms to detect and prevent them. Therefore, it is crucial to develop new and innovative methods for identifying and predicting potential attack vectors. In this context, this Master's thesis presents a novel approach to detecting and predicting attack vectors based on genetic programming. The proposed method aims to improve the accuracy and efficiency of existing approaches to cyberattack detection and prediction. Objectives. This Master’s thesis aims to reach the following objectives: 1. To identify the limitations of existing approaches to cyberattack detection and prevention and propose a novel method based on genetic programming. 2. To develop a genetic programming-based algorithm to evolve a model for attack-vectors prediction. 3. To evaluate the effectiveness of the proposed approach using real-world attack data Methods. The methods used in this Master's thesis combine literature review, data collection, algorithm development, experimentation, data analysis, and recommendations to improving approach to detecting and predicting attack vectors using genetic programming. The research aims to contribute to the field of cybersecurity by advancing our understanding of cyberattack detection and prevention. Results. The proposed method has the potential to enhance the accuracy and efficiency of cyberattack detection and prediction, which can help organizations prevent or mitigate the impact of cyberattacks. Future improvements can include more complex MITRE ATT&CK datasets, including Mobile and ICS matrices. Conclusions. The genetic programming-based algorithm developed in this thesis was shown to be effective in detecting and predicting attack vectors using real-world attack data. The proposed approach has the potential to improve organizations' cybersecurity posture by providing a proactive defense strategy against cyberattacks.