Blog

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.

ARAŞTIRMALARIN GÖZDEN GEÇİRİLMESİ – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri

ÖNEMLİ ARAŞTIRMALARIN GÖZDEN GEÇİRİLMESİ

Eleştiri

Çöp içeri, çöp dışarı sorunu, belki de dahil edilmemesi gereken çalışmaların dahil edilmesiyle ilgiliyken, ortak bir tamamlayıcı eleştiri, önemli çalışmaların dışarıda bırakılmasıdır. Eleştiri, genellikle bir meta-analizin bulgularından rahatsız olan kişiler tarafından düzlenir.

Örneğin, antioksidan takviyelerin (beta-karoten, A vitamini, C vitamini, E vitamini ve selenyum) genel mortalite üzerindeki etkilerini değerlendirmek için yapılan bir meta-analiz, Linus Pauling Enstitüsü’nün (Oregon State) web sitesinde suçlamalarla karşılandı. University), bu ‘kusurlu verilerin hatalı analizinde’ yazarların, antioksidan takviyelerinin 815 insan klinik denemesine baktığını, ancak meta-analize yalnızca 68’inin dahil edildiğini söyledi.

Tepki

Sistematik incelemelerin ve meta-analizlerin, hangi çalışmaların dahil edileceğine ve hangilerinin hariç tutulacağına karar vermek için açık mekanizmalar gerektirdiğini açıkladık. Bu uygunluk kriterleri, ilgililik değerlendirmeleri ile yanlılık değerlendirmelerinin bir kombinasyonu ile belirlenir ve tipik olarak, çalışma araştırması uygulanmadan önce karar verilir.

Çalışmalar, yorumlanabilecek sonuçlar verecek kadar benzer olmalı ve inanılabilecek sonuçlar verecek kadar önyargıdan uzak olmalıdır. Her iki amaç için de yargılar gereklidir ve tüm meta-analistler veya okuyucular her seferinde aynı yargılara varmaz. Daha da önemlisi, meta-analizde kriterler şeffaftır ve raporun bir parçası olarak tanımlanır.

META-ANALİZ, RANDOMİZE DENEMELERLE KARŞILAŞMA

Eleştiri

LeLorier ve ark. (1997), meta-analizlerin bazen büyük ölçekli randomize çalışmalardan farklı sonuçlar verdiğini belirttikleri bir makale yayınladı. Spesifik olarak, tıbbi literatürde birisinin meta-analiz yaptığı ve ardından başka birinin aynı soruyu ele alan büyük ölçekli bir randomize çalışma gerçekleştirdiği vakaları belirlediler (örneğin, tedavi işe yarıyor mu?).

Yazarlar, meta-analiz ve randomize çalışmanın sonuçlarının vakaların yaklaşık %66’sında eşleştiğini (her ikisi de istatistiksel olarak anlamlıydı veya hiçbirinin istatistiksel olarak anlamlı değildi) ancak eşleşmediğini (biri istatistiksel olarak anlamlıydı ancak diğer değildi) kalan %34’te. Randomize araştırmalar genellikle altın standart olarak kabul edildiğinden, bu meta-analizlerin yaklaşık %34’ünün yanlış olduğu ve genel olarak meta-analizlere güvenilemeyeceği sonucuna varıyorlar.

Döküman incelemesi nasıl yapılır
Döküman incelemesi nedir
Doküman analizi örneği
Doküman incelemesi
Doküman analizi nedir
Doküman incelemesi aşamaları
Doküman incelemesi örnekleri
Doküman analizi ve içerik analizi arasındaki fark

Tepki

Bu eleştiride hem teknik hem de kavramsal kusurlar vardır. Teknik kusurlar, eşleştirme ile ne demek istediğimiz sorusuyla ve yazarların eşleştirmeyi her iki çalışmanın da istatistiksel olarak anlamlı olması (veya olmaması) olarak tanımlama kararı ile ilgilidir. Aşağıdaki tartışma kısmen Ioannidis ve arkadaşlarının yorumlarına dayanmaktadır. 

En üstte beş randomize kontrollü çalışmanın (RKÇ) meta-analizini ve altta müteakip büyük ölçekli randomize bir denemeyi gösteren düşünün. Bu kurgusal örnekte, meta-analizdeki beş çalışmanın her biri tam olarak aynı etkiyi, 0.80’lik bir olasılık oranını gösterdi. Meta-analizdeki özet etki (bunu takip eder) 0.80’lik bir olasılık oranıdır. Ve sonraki çalışma aynı etkiyi, 0.80’lik bir oran oranını gösterdi.

Meta-analizdeki özet etki ile sonraki çalışmadaki etki arasındaki tek fark, birincinin daha kesin olarak rapor edilmesidir (çünkü daha fazla veriye dayanmaktadır) ve bu nedenle 0,05’in altında bir p değeri verir. LeLorier kriterine göre, aslında aynı etki büyüklüğüne sahip olduklarında, bu iki sonuç çelişkili olarak görülecektir.

Ek olarak, LeLorier, bu çelişki karşısında tek randomize araştırmanın doğru ve meta-analizin yanlış olduğu sonucuna varıyor. Aslında, daha güçlü bir konuma sahip olan, bir yerine beş randomize çalışmadan elde edilen verileri birleştiren meta-analizdir. (En son randomize çalışmayı içeren yeni bir meta-analiz yapsaydık ne olurdu? LeLorier şimdi bu yeni meta-analizi kusurlu olarak görür mü?) deneme, ancak bu randomize çalışmalar birbiriyle uyuşmamaktadır.

Baltimore’daki The Cochrane Collaboration’ın (1996) bir toplantısında, bir genel kurul konuşmacısı, LeLorier ve diğerleri tarafından yapılan aynı argümanı yaptı. (bu meta-analizler bazen randomize çalışmalardan farklı sonuçlar verir) ve makale gibi, meta-analizlerin kabaca üçte birinin karşılaştırılabilir randomize denemeyle eşleşmediği istatistiğinden alıntı yaptı.

Seyircilerin seçkin bir üyesi olan Harris Cooper, konuşmacıya, aynı konudaki bir sonraki randomize denemeyle eşleşmeyen rastgele denemelerin yüzde kaçının başarısız olduğunu bilip bilmediğini sordu. Yüzdenin kabaca üçte biri olduğu ortaya çıktı.

Bununla birlikte, daha ilginç bir soruya geçmek için, bir meta-analizden ve rastgele bir denemeden elde edilen sonuçların gerçekten farklı olduğunu varsayalım. Meta-analizin 0.67’lik bir risk oranı (%95’lik bir güven aralığı ile 0.84 ila 0.77) verdiğini ve yeni denemenin 0.91 (0.82 ila 1.0 arası) bir risk oranı verdiğini varsayalım. Meta-analizlere göre, tedavi riski en az %23 oranında azaltırken, yeni deneme, etkisinin %18’den fazla olmadığını söylüyor.

Bu durumda, iki analizdeki etki farklıdır, ancak bu, birinin yanlış, diğerinin doğru olduğu anlamına gelmez. Bunun yerine, önemli ölçüde farklı sonuçlara sahip iki büyük ölçekli randomize çalışmamız olsaydı, iki sonucun neden farklı olması gerektiğini sormamız gerekir. Çoğu zaman, farklı analizlerin ya farklı sorular sorduğu ya da bazı önemli noktalarda farklılık gösterdiği ortaya çıkacaktır. Yöntem, hasta popülasyonu ve benzerlerindeki farklılıkların dikkatli bir şekilde incelenmesi, farkın kaynağını ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir.

Gösterilen aşağıdaki senaryoyu inceleyin. İnme hastalarında nörolojik hasarı en aza indirmesi amaçlanan yeni bir bileşik tanıtıldı. 1990’da bileşik, prognozu çok kötü olan hastaları içeren randomize bir deneyde test edildi ve 0.55’lik bir risk oranı verdi. Bu cesaret verici sonuçlara dayanarak, 1994 yılında biraz daha iyi prognoza sahip hastalarda test edilmiştir.

Bu gruptaki hastaların tedavisiz iyileşme olasılığı daha fazla olduğundan ilacın etkisi daha az belirgindir ve risk oranı 0.61’dir. 1998’e kadar ilaç tüm hastalarda test ediliyor ve risk oranı 0,82’dir. Bunlar meta-analize dahil edilen çalışmalardır. Yeni deneme, nispeten sağlıklı bir popülasyon kullanılarak gerçekleştirilir ve (meta-analizde görülen eğilimi takip ederek) 0.91’lik bir risk oranı verir.

Meta-analiz için ortalama etki 0,67’ye karşılık yeni deneme için 0,91’lik bir ortalama etki rapor edilecek olsaydı, gerçekten bir sorun olurdu. Ancak, bu cilt boyunca vurguladığımız gibi, meta-analiz, etkilerdeki dağılıma odaklanmalı ve dağılımın nedenini belirlemeye çalışmalıdır. Bu örnekte, bir ortak değişken olarak sağlık durumunu veya çalışma yılını kullanarak, etkilerin modelini açıklayabiliriz ve yeni çalışmadaki etki boyutunun düştüğü yere düşeceğini tahmin edebilirdik.

Etiketler: , , , , , , ,

Bir yanıt yazın