Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 30
 İndirme 3
Comparison of the Host Based Intrusion Detection Systems and Network Based Intrusion Detection Systems
2022
Dergi:  
Celal Bayar Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
Yazar:  
Özet:

Recently, Advanced Persistent Threat (APT) has emerged as sophisticated and tailor-made attacks. APTs pose threats mainly targeting institutions such as military, defense and security infrastructure, high profile companies and governments etc. Particularly as a counter measure for APT attacks done by hactivists and cyber warriors and cyber terrorists over government institutions and e-government applications intrusion detection mechanisms are of crucial importance in effective defense. In this study, Intrusion detection and prevention systems have been studied in detail after being referred to the tasks and abilities of the intrusion detection systems that are at the core of the computer security technology presented today in order to meet the increasing need for information and network security. This paper’s aim is the specifying the differences between Host Based Intrusion Detection Systems (HIDS) and Network Based Intrusion Detection Systems (NIDS) and compares the tools which are using HIDS and NIDS. It is asserted that in order to have a better assurance for APT attacks there should be set up a Hybrid IDS approach covering both networks and hosts using both signature and behavioral detection mechanism based on machine learning.

Anahtar Kelimeler:

null
2022
Yazar:  
0
2022
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












Celal Bayar Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 762
Atıf : 731
2023 Impact/Etki : 0.029
Celal Bayar Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi