Alternatif Bir Yaklaşım – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri

APT'ler – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Gelişmiş Kalıcı Tehditler (APT'ler) Gelişmiş Kalıcı Tehdit (APT), yetkisiz bir kişi veya grubun bir ağa erişim kazandığı ve bu algılanmayan erişimi uzun bir süre boyunca sürdürdüğü gizli bir siber saldırıdır. APT'lerin çoğu Ulus Devletlere atfedilirken, diğer gruplar da bu tür saldırıları gerçekleştirmiştir. Bir APT saldırısının amacı, ağa zarar vermekten çok veri çalmak gibi görünüyor. Çoğunluğu Rusya veya Çin ve Kuzey Kore tarafından başlatılan veya desteklenen faaliyetlere atfedilen çok sayıda APT vardır; ancak daha yakın zamanlarda, belirli hedeflere ulaşmak için büyük ölçekli hedefli saldırılar gerçekleştiren ulus dışı devlet gruplarının örnekleri olmuştur. Tanımlanmış APT'lerin örnekleri şunları içerir: • Titan Yağmuru. Bu, ABD hükümeti tarafından Lockheed Martin, Sandia Ulusal Laboratuvarları, Redstone Arsenal ve NASA dahil olmak üzere ABD savunma müteahhitlerine yönelik 2003 yılında başlatılan bir dizi saldırıya verilen kod adıydı. Çin hükümeti herhangi bir müdahaleyi reddetmesine rağmen, saldırıların Çin kaynaklı olduğu iddia edildi. Bu saldırıların dikkate değer özellikleri, kullanılan aldatma düzeyi ve kötü amaçlı yazılım kullanarak gizli Truva atı saldırıları ile belirli, hedeflenmiş kişilere yönelik iyi araştırılmış sosyal mühendislik saldırılarını birleştiren çoklu saldırı vektörlerinin (saldırı kanalları) kullanımıydı.  Bu APT, havacılık, savunma, enerji, finansal hizmetler, imalat, ilaç ve teknoloji dahil olmak üzere endüstrinin tüm ana sektörlerinden geniş bir organizasyon yelpazesinden veri çalmaya devam etti. Bu saldırıların motivasyonunun siber casusluk olduğu görülüyor. • Piyon fırtınası. Piyon Fırtınası Operasyonu, devlet kurumlarından medya şahsiyetlerine kadar çok çeşitli yüksek profilli kuruluşları hedef alan aktif bir ekonomik ve politik siber casusluk operasyonudur. Faaliyetleri ilk olarak 2004 yılında görüldü ve bu APT'nin amacı siber casusluk gibi görünüyor. Belirlenen hedefler arasında NATO, Hükümet, Askeri, Rus Muhalifler, Ukraynalı kuruluşlar ve ilgili çıkarlar yer alıyor. • Su böceği. Bu APT 2005'ten beri faaliyet gösteriyor ve birkaç farklı ülkede bulunan ve güvenliği ihlal edilmiş yaklaşık 84 web sitesinden oluşan Venom olarak bilinen bir saldırı ağı kullanıyor. Güvenliği ihlal edilen web sitelerinin en yüksek oranları Fransa (%19), Almanya (%17), Romanya (%17) ve İspanya'da (%13) bulunuyor. Bu APT'nin hedefleri arasında devlet kurumları, elçilikler ve eğitim ve araştırma tesisleri bulunmaktadır. Bu grubun amacı siber casusluk gibi görünüyor. Bu grubun, 1 yıldan fazla süren bir temizleme operasyonuyla sonuçlandığı bildirilen ABD Merkez Komutanlığı'nın 2008 uzlaşmasından da sorumlu olduğu düşünülüyor. • İlk olarak 2008'de tanımlanan Regin, telekom operatörlerini, devlet kurumlarını, çok uluslu siyasi kuruluşları, finans ve araştırma kurumlarını ve ileri matematik ve kriptografi ile uğraşan bireyleri hedef alan oldukça karmaşık bir tehdittir. Saldırganlar, öncelikle istihbarat toplamak ve diğer saldırı türlerini kolaylaştırmakla ilgileniyor gibi görünüyor. Apt Nedir APT türleri APT grupları apt. açılımı Apt testi APT örnekleri Advanced persistent threat APT türleri melissa Toplanan istihbaratın çoğu e-postalar ve belgeler üzerinde casusluk yapmayı içeriyor olsa da, saldırı grubu aynı zamanda durmaksızın normal olan telekomünikasyon şirketlerini ve en az bir GSM sağlayıcısını da hedef alıyor. Bu tehdidin geliştirilmesi ve işletilmesi, önemli bir zaman ve kaynak yatırımı gerektirebilirdi. • Dragonfly, muhtemelen 2011'den beri Doğu Avrupa dışında faaliyet gösteren bir hacker grubudur. Faaliyet, devlet destekli bir operasyonun özelliklerine ve saldırganlar tarafından kullanılan kötü amaçlı yazılımların derlenmesi için zaman damgalarının analizine sahiptir. grubun normalde Pazartesi'den Cuma'ya kadar çalıştığını ve etkinliğin esas olarak UTC +4 saat diliminde sabah 9'dan akşam 6'ya kadar olan bir iş gününe karşılık gelen 9 saatlik bir zaman diliminde yoğunlaştığını belirtir. Bu grubun hedefleri arasında Savunma, ABD ve Kanada'daki havacılık ve daha yakın zamanda Avrupa enerji firmaları yer alıyor ve bunun nedeni siber casusluk ve sabotaj gibi görünüyor. • Siyah Asma. Bu APT grubu ilk olarak 2012'de belirlendi ve Black Vine'ın bazı aktörlerinin Pekin merkezli TopSec adlı bir BT güvenlik organizasyonuyla da ilişkili olabileceğine inanılıyor. Black Vine, tipik olarak, hedeflerinin ilgi alanlarıyla ilgili web sitelerine karşı boş saldırılar gerçekleştirir ve bilgisayarların güvenliğini aşmak için sıfırıncı gün açıklarından yararlanır. Anthem'deki 80 milyon rekor kırmasından sorumlu olduğu düşünülen grup bu. Kötü amaçlı yazılım daha sonra güvenliği ihlal edilmiş makinelerde bir arka kapı açar ve saldırganların değerli bilgileri çalmasına olanak tanır. Ana hedefler havacılık, enerji ve sağlık hizmetleri ve bunun nedeni siber casusluk gibi görünüyor. Devlet Dışı Aktörler Ulus devlet aktörlerine ek olarak, Siber Savaş için tanımlananlarla aynı araç ve teknikleri kullanan siber operasyonlarda yer alabilecek çok sayıda başka taraf da bulunmaktadır. Bunlar arasında “Irak ve Şam İslam Devleti” (ISIL) olarak da bilinen Irak ve Suriye İslam Devleti (IŞİD) ve Daesh (grubun tam Arapça adının kısaltması olan al-Dawla) gibi devlet dışı gruplar yer alıyor.  Hacktivistler Kendi içinde çok çeşitli bireyleri ve grupları kapsayan hacktivistler, çıkarlarını desteklemek için kuruluşlara baskı uygulamak için siber ortamın nasıl kullanılacağı konusunda iyi bir bilgi derinliği sergilediler. Belki de en iyi bilinen hacktivist grup, 2003 yılında ortaya çıkan Anonymous'tur. Bu grup, üzerinde anlaşmaya varılmış ortak bir amacı olan anarşik, merkezi olmayan bir insan topluluğudur. 2008'den başlayarak grup, Scientology Kilisesi'ne karşı bir dizi eylemde bulundu ve ardından uluslararası alanda bir dizi konuda işbirlikçi hacktivizm ile giderek daha fazla ilişkilendirildi. Anonymous'un diğer hedefleri arasında ABD, İsrail, Tunus, Uganda, Irak ve Şam İslam Devleti (ISIL) devlet kurumları, çocuk pornografisi siteleri, telif hakkı koruma kurumları ve PayPal, MasterCard, Visa ve Sony gibi şirketler vardı. Anonymous üyelerinin bir kısmı ABD, İngiltere, Avustralya, Hollanda, İspanya, Hindistan ve Türkiye gibi ülkelerde Anonymous siber saldırılarına katıldıkları için tutuklandı. İlginç bir şekilde, 2012'de Time dergisi, Anonymous'u dünyanın “en etkili 100 kişisinden” biri olarak adlandırdı.

Alternatif Bir Yaklaşım – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri

Kavramsal Çoğaltma: Alternatif Bir Yaklaşım

Bir değişkenin bir bileşik ile kovaryansı, değişkenin bileşenin her bir bileşen ölçüsü ile kovaryanslarının toplamıdır. Örneğimizde bu, Cov(xy1) + Cov(xy2) + Cov(xy3) olacaktır. Ancak tüm değişkenler standartlaştırıldığından, bu rxy1 + rxy2 + rxy3’tür. Bu, matris cebirinde 1′rxyi olarak gösterilir.

Örneğin, bir algısal hız ölçüsünün (x) aynı insan örneğinde üç iş performansı ölçüsüyle ilişkilendirildiğini varsayalım: iş performansının denetleyici derecelendirmeleri (r = .20), iş performansının akran derecelendirmeleri (r = .30). ) ve çıktı kayıtları (r = .25). İş performansı ölçümleri arasındaki korelasyonların rapor edildiğini ve bunların ortalamasının .50, yani ryiyj = .50 olduğunu varsayalım.

31’in elde edilen değeri, beklendiği gibi ortalamadan(r ̄xyi =.25) büyüktür. Ayrıca,samplingerrorvarianceofrxY bilinmektedir;itisSe2 =(1−.312)2/(N−1). Meta-analiz yapaylık dağılımlarına dayalı olacaksa (bkz. Bölüm 4), bu .31 değeri doğrudan meta-analiz. Bununla birlikte, iş performansının bileşik ölçümünün güvenilirliği, aşağıda tartışılan yöntemler kullanılarak hesaplanmalı ve güvenilirlikler için yapıt dağılımına girilmelidir.

Meta-analiz, güvenilmezlik için ayrı ayrı düzeltilen korelasyonlara dayanacaksa, güvenilmezlik düzeltmesi (ve uygunsa aralık kısıtlaması), meta-analize girilmeden önce .31 değerine uygulanmalıdır. Teorik yönelimli meta-analizlerde, rxY, x’deki güvenilmezlik için de düzeltilecektir (uygun rxx tahmini kullanılarak).

Daha önce verilen formül, yi ölçülerinin eşit ağırlıkta olduğunu varsayar. Tüm ağırlıklar birdir ve tüm değişkenler standart puan biçimindedir; bu nedenle, her yi ölçüsü, nihai Y bileşimi üzerinde aynı etkiye sahiptir. Hesaplamaları korelasyon matrisi yerine varyans-kovaryans matrisi ile yaparsanız, yi ölçüleri standart sapmalarına göre ağırlıklandırılacaktır.

Hesaplamaları korelasyon matrisi ile yaparsanız, birlik ağırlıklar yerine eşit olmayan ağırlıklar atayarak yi ölçülerini diferansiyel olarak ağırlıklandırabilirsiniz. Örneğin, yapı geçerliliği değerlendirmelerine dayanarak, üretim kayıtlarına denetim derecelendirmelerine göre iki kat, emsal derecelendirmelere denetleme derecelendirmelerine göre üç kat daha fazla ağırlık vermeye karar verdiğinizi varsayalım. Bu w’ = [1 3 2] ağırlık vektörüne yol açar. Bağımsız değişken x ile ağırlıklı bileşik Y arasındaki korelasyon da bu durumdadır.

Böylece ağırlıklı korelasyon .32, ağırlıksız korelasyon .31’dir. Bu tipik bir sonuçtur; Bir bileşikteki ölçümler büyük ölçüde pozitif korelasyona sahip olduğunda, ağırlıklandırmanın bileşik ile diğer değişkenler arasındaki korelasyon üzerinde genellikle çok az etkisi vardır. Bununla birlikte, bir bileşikteki bazı ölçümlerin yapı geçerliliği daha yüksekse, farklı ağırlıklandırma dikkate alınmalıdır.

Yine, ortalama korelasyon bileşik korelasyondan daha küçüktür. Bazen bir çalışma örneğinde hem bağımsız hem de bağımlı değişkenlerin birden fazla ölçümü olabilir. Tüm ölçüler arasındaki korelasyonlar verilirse, bağımsız değişken ölçülerinin toplamı (bileşik X) ile bağımlı değişken ölçüsünün toplamı (bileşik Y) arasındaki korelasyonu da hesaplayabilirsiniz.

Her bir bileşik içindeki ölçü, eşit veya farklı şekilde ağırlıklandırılabilir. Bağımsız değişken bileşikteki k ölçüleri x1, x2 ise. . . xi. . . xk ve bağımlı değişken bileşikteki ölçüler y1, y2’dir. . . yi. . . ym , o zaman tüm değişkenler eşit ağırlıklı olduğunda iki bileşik arasındaki korelasyondur.

Paydadaki ilk terimin SDX ve ikinci terimin SDY olduğuna dikkat edin; bunlar iki kompozitin SD’leridir. Rxy, xi ölçüleri ile yi ölçüleri arasındaki çapraz korelasyon matrisidir. Bu korelasyonların toplamı, bileşik X ile bileşik Y’nin kovaryansıdır. Böylece, bu formül Pearson r için temel formüle de karşılık gelir.

Her bir bileşikte bulunan ölçüler, farklı ağırlıklarda da olabilir. yi’ye uygulanacak (eşit olmayan) ağırlıkların vektörü daha önce olduğu gibi w ise ve xi ölçüleri için ağırlık vektörü v ise, o zaman iki ağırlıklı bileşik arasındaki korelasyon da olur.

Bir bileşikteki ölçüler, diğer bileşikteki ölçüler değil de eşit olmayan şekilde ağırlıklandırılacaksa, o zaman, ölçüleri eşit ağırlıklandırılacak olan bileşik için diferansiyel ağırlıklar 1s’lik bir vektör ile değiştirilebilir. Örneğin, xi s eşit ağırlıklı olacaksa, o zaman v 1 ile değiştirilmelidir.

Değişkenlerin kompozitlerle ve kompozitlerin diğer bileşiklerle korelasyonu için formüller, kavramsal tekrarlarla yapılan bir çalışmadan korelasyonun daha iyi bir tahminini hesaplamak için sıklıkla kullanılabilir. Bu korelasyonları, bireysel ölçüm korelasyonları veya ortalama r yerine meta-analizin içine girmek, meta-analizin kesinliğini de artırır.

Çalışmamızda bu formülleri defalarca kullandık; tipik olarak bileşik korelasyonlar, çalışmadan elde edilen veriler okunurken ve kodlanırken bir el hesap makinesi ile hesaplanabilir. Bu formüller, genel olarak veri yorumlamada da yararlıdır. Örneğin, tümü bir örgütsel bağlılık ölçüsü ile bağlantılı olan üç iş tatmini ölçüsünü kullanan bir dergi araştırma raporu okuduğunuzu varsayalım. İş tatmininin en iyi ölçüsünün üç ölçünün toplamı olacağı da açık olabilir.

Çalışma, ölçümler arasındaki korelasyonları raporluyorsa, iş tatmini bileşimi ile örgütsel bağlılık ölçüsü arasındaki korelasyonu hızlı bir şekilde hesaplamak için bu bölümdeki formülleri kullanabilir, böylece çalışmanın yazarları tarafından bildirilmeyen önemli bir bilgi parçasını da çıkarabilirsiniz.

Çalışma, ölçümler arasındaki korelasyonları raporlamıyorsa, genellikle diğer çalışmalardan bu korelasyonların tahminlerini alabilir ve bunları bileşik korelasyonu hesaplamak için kullanabilirsiniz; McDaniel, Schmidt ve Hunter (1988a) bunun bir örneğini sundu. Hatalar için rapor edilen araştırmayı da kontrol edebilirsiniz. Çalışma, kompozitler için korelasyonlar bildiriyorsa, bu rs, bireysel ölçümler için rs kadar büyük veya daha büyük olmalıdır. Değillerse, bu rapor edilen sonuçlarda bir hata olduğunu da gösterir.

Bileşik korelasyonları hesaplarsanız, bileşik ölçünün güvenilirliğini hesaplamanız gerekir. Her bir korelasyonu ayrı ayrı düzelten meta-analiz prosedürünü kullanıyorsanız, hesaplanan korelasyonu düzeltmek için bu güvenilirliği kullanmalısınız. Yapay dağıtım meta analizi kullanıyorsanız, bu güvenilirliği güvenilirlik dağılımına da girmelisiniz.

Spearman-Brown formülü, bileşikteki ölçüler arasında r ̄ temel alınarak, bileşiğin güvenilirliğini hesaplamak için kullanılabilir. Benzer bir güvenilirlik tahmini, Cronbach’s alpha tarafından üretilecektir. Çoğu meta-analizde, x ölçüsündeki güvenilmezlik de düzeltilir. Bu, korelasyonu daha da artıracaktır.

Etiketler: , , , , , ,