WEB ATAKLARI İÇİN METİN TABANLI ANORMALLİK TESPİTİ (WAMTAT)

Öz

Bugünlerde birçok web sitesi kullanıcılarla etkileşim içerisinde olup bu etkileşimde kullanıcılar isteklerini URLiçinde gömülü olarak web sunucuya iletirler. URL içerisine giriş verisi olarak zararlı kodun gömülmesi atakyöntemlerinden biridir ve bu tip atakların tespiti için giriş verisi analiz edilebilir. Bu çalışmada, atak tespiti içinmetin tabanlı bir anormallik tespiti yöntemi önerilmektedir. Önerilen yöntem kullanıcı girişlerinin analizindegiriş verisinin metinsel özelliklerini kullanır. Gerçeklemesi yapılarak deneysel sonuçları bu makalede verilenyöntem web tabanlı atakların anormallik tabanlı tespitinde yeni bir yaklaşımdır.

Anahtar Kelimeler

• Anormallik tespiti, metin özellikleri, web atak tespiti.

Kaynakça

1. Foltz, C. B., Cyberterrorism, Computer Crime,
2. and Reality, Information
3. Management&Computer Security, vol 12, no
4. , 2004, p.154-166.
5. Security Tracker. Vulnerability statistics April
6. -march 2002.
7. http://www.securitytrcker.com/learn/statistics.html, April
8. -

9. Rubin A. D. and Geer Jr. D. E., "A Survey of
10. Web Security", IEEE Computer, Vol. 31, No. 9,
11. September 1998, pp. 34-41.
12. Gordon, L.A., Loeb, M.P., Lucyshyn W. and
13. Richardson R., 2004 CSI/FBI Computer Crime and
14. Security Survey. 2004, available at http://gocsi.com
15. Kruegel C., Vigna G., (2003), Anomaly
16. Detection of Web-Based Attacks, Proceedings of
17. the 10th ACM Conference on Computer and
18. Communication Security (CCS '03) ACM Press
19. Washington, DC. pp. 251-261.
20. Cho S., Cha S., SAD:Web Session Anomaly
21. Detection Based on Parameter Estimation,
22. Computers & Security, Volume 23, Issue 4,
23. June 2004, pp. 312-319
24. Vigna G. , Valeur F., and Kemmerer
25. R.A., Designing and Implementing A Family of
26. Intrusion Detection Systems, Proceedings of the
27. European Conference on Software
28. Engineering (ESEC) Helsinki, Finland
29. September 2003.
30. Alvarez G., Petrovic S., A new taxonomy web
31. attacks suitable for efficient encoding,
32. Computers & Security, vol. 22, 2003, pp. 435-
33. -
34. Kruegel C., Toth, T. and Kirda E.., Service Specific
35. Anomaly Detection for Network Intrusion Detection.
36. Proceedings of Symposium on Applied
37. Computing(SAC). ACM Scientific Press, March
38. -
39. Vigna G. , Robertson W. , Kher V. , and Kemmerer
40. R.A. , A Stateful Intrusion Detection System for
41. World-Wide Web Servers, Proceedings of the Annual
42. Computer Security Applications Conference
43. (ACSAC) 34-43 Las Vegas, NV December 2003
44. Takci H., Sogukpinar I., Centroid-Based
45. Language Identification Using Letter Feature Set,
46. Lecture Notes in Computer Science, Vol.
47. /2004, February 2004, pp. 635-645.