SNORT Çözümleyici ve Önişlemci

SNORT ile EtherCAT paketlerini işleyen çözümleyici ve önişlemci çözümleridir.

Güvenli Düğüm Yaklaşımı

Yapılandırma dosyası üzerinden çekilen bilgilerle güvenli iletişimin belirlenmesi çözümüdür.

Periyodiklik Tespiti

Hattın çevrim zamanının tespiti ile istatistiksel olarak anomalilerin tespiti çözümüdür.

Makine Öğrenmesi Uygulamaları

Anomalilerin makine öğrenmesi yöntemleriyle tespit edilmesi ve ELK ile izlenmesi çözümüdür.

Çıktılar

TUBITAK 1005 projesi olup Sakarya Üniversitesi ve TUBITAK destekli olarak yürütülmüştür. Proje başlangıç ve bitiş tarihleri 15.11.2018 - 15.02.2020

Projenin Çıktıları

  • Saha/fabrika iletişiminin laboratuvar ölçekli gerçeklendiği test ortamları,
  • EtherCAT saha seviyesi protokolünün modellenmesi,
  • EtherCAT fabrika seviyesindeki alt protokollerin modellenmesi,
  • Modeller kullanılarak her iki iletişim için bulanıklaştırıcı ve saldırı vektörü geliştirilmesi (zafiyet analizi),
  • Saha seviyesi için Snort üzerinde önişlemci geliştirilmesi, güvenli düğüm yaklaşımının önerilmesi,
  • Saha seviyesi için periyot tespiti çözümü ve periyotu kullanarak gerçek zamanlı anomali tespiti, günlüklemeler üzerinde ise makine öğrenmesi yöntemleriyle anomali tespiti yapan tümleşik bir yapının geliştirilmesi. Ayrıca fabrika seviyesi için makine öğrenmesi teknikleriyle gerçek zamanlı olarak anomali tespiti ve tespitlerin kullanıcıya ELK ortamında sunulması
Daha Fazla

EKİP

Güncel ekip 1 yürütücü, 1 araştırmacı ve 2 bursiyerden oluşmaktadır.

Prof. Dr. İbrahim Özçelik

Yürütücü

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü/Sakarya Üniversitesi

Doç. Dr. Veli Yılancı

Araştırmacı (eski)

Ekonometri Bölümü/Sakarya Üniversitesi

Arş. Gör. Dr. Kevser Ovaz Akpınar

Araştırmacı

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü/Sakarya Üniversitesi

Arş. Gör. Firdevs Sevde Toker

Yüksek Lisans Bursiyeri

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü/Sakarya Üniversitesi

Turgut Yazıcı

Lisans Bursiyeri

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü/Sakarya Üniversitesi

Tezler

Proje kapsamında 1 adet doktora çalışması tamamlanmış, 1 adet yüksek lisans tezi devam etmektedir.

Kevser Ovaz Akpınar (Doktora)

EtherCAT tabanlı bir SCADA sisteminde kural ve makine öğrenmesine dayalı saldırı ve anomali tespiti (Rule and machine learning based intrusion and anomaly detection in an EtherCAT based SCADA system) Daha Fazla

Firdevs Sevde Toker (Yüksek Lisans)

EtherCAT Tabanlı Çalışan İçme Suyu Sisteminin Üzerinde MITRE ICS Saldırı Simülasyonu ve Saldırı TespitiDaha Fazla

Yayınlar

Proje kapsamında 2 SCI kapsamında makale yayınlanmıştır. Ayrıca, 1 adet bildiri ilişkili yayın olarak yayınlanmıştır. 1 adet SCI yayın ve 1 adet bildiri revizyon sürecinde, 1 adet SCI yayın ise gönderim aşamasındadır.

  • All
  • Yayın
  • Bildiri

Volume 2018

Doi: 10.1155/2018/2639750

Volume 7

Doi: 10.1109/ACCESS.2019.2960497

A Standalone Gray-Box EtherCAT Fuzzer

Doi: 10.1109/ISMSIT.2018.8566695

Saha Seviyesi Test Ortamları

Saha seviyesi iletişimi 2 adet test ortamında gerçeklenmiştir.

Temel Saha Seviyesi Test Ortamı

Su Sirkülasyonu Test Ortamı

Fabrika Seviyesi Test Ortamı

Test ortamı Su Arıtma prosesisin laboratuvar ölçekli gerçeklenmesiyle oluşturulmuştur. Bir adet bagaj, 2 terfi istasyonu, 1 arıtma istasyonu ve 1 depo biriminden oluşmaktadır.

Saha ve Fabrika seviyeleri gerçek-zamanlı anomali tespiti

Tap cihazlar yardımıyla test ortamlarındaki saha ve fabrika seviyelerinden çekilen veriler, SNORT sistemine ve fabrika seviyesi için geliştirilen uygulamaya eş zamanlı olarak girmekte, tespit edilen anomaliler kullanıcıya ELK üzerinde sunulmaktadır.

Saha seviyesi offline anomali tespiti

Su sirkülasyonu test ortamında, protokol ve sistem tabanlı saldırı vektörleri oluşturarak içinde anomali davranışların da yer aldığı trafiğin tap cihazlar yardımıyla elde edilmesidir. Kopyalanan akışların yer aldığı log dosyaları üzerinde çeşitli makina öğrenmesi yöntemleri uygulanarak, yöntemlerin değerlendirilmesini kapsamaktadır.

İLETİŞİM

Adres

Haşim Gürdamar Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi, Sakarya Üniversitesi Esentepe Kampüsü Kemalpaşa Mahallesi Üniversite Caddesi 54050 Serdivan / SAKARYA

Telefon

+90 (264) 295 5454

Yükleniyor
Mesajınız iletildi. Teşekkürler!