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.

Deneylerde Bağımsız Değişken – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri

Deneylerde Bağımsız Değişkende Ölçme Hatası

Önceki bölüm, bağımlı değişkendeki ölçüm hatasının, hem ortalama etkinin görünen büyüklüğünü azaltma açısından hem de çalışmalar arasında etki büyüklüklerinde yapay varyasyon üretme açısından etki büyüklüğü üzerinde önemli bir etkiye sahip olabileceğini göstermektedir. Bölüm 6’daki analiz, bağımsız değişkendeki ölçüm hatasının da aynı derecede büyük bir etkiye sahip olabileceğini gösterdi.

Önemli olan nokta, grup üyeliğinin nominal bir tanım olduğunu hatırlamaktır. Deneycinin deneğe ne olmasını amaçladığını temsil eder ve gerçek süreçleri temsil edebilir veya etmeyebilir. Denek talimatları yakından dinlemiyorsa, o zaman talimatlardaki deneysel bir farklılık, sözde deney grubu deneklerinin çoğu için geçerli olmayabilir. “Şizofren”e karşı “normal” gibi natüralist ikilemlerde, nominal şizofreniklerin bazıları psikotik olmayabilir ve nominal normallerin bazıları şizofrenik olabilir.

Meta-analiz için pratik sorun, mevcut çalışmaların çoğunda bağımsız değişkenle ilgili yanlış tanımlamanın boyutu hakkında hiçbir bilgi olmamasıdır. Bu tür bilgiler olmadan etkisinin analizi yapılamaz. Bu talihsiz bir durumdur çünkü deneycilerin böyle bir hatayı görmezden gelmesi, hatayı ortadan kaldırmaz.

Bu nedenle, tipik meta-analizde bağımsız değişkendeki ölçüm hatası için herhangi bir düzeltme olmayacaktır. Meta-analizin yorumlanmasında bunu hatırlamak önemlidir. Bu artefakt göz ardı edilirse, ortalama tedavi etkisi buna uygun olarak hafife alınır ve tedavi etkilerinin varyansı buna göre abartılır.

Nominal ve gerçek kimlik arasındaki korelasyon a ile gösterilirse, o zaman nüfus çalışması etki büyüklüğü korelasyonu olur. ρ gerçek tedavi korelasyonudur (çalışmadaki diğer artefaktlar için zayıflatılmıştır). Bu nedenle, meta-analiz, bir korelasyon olarak tedavi etkisini ölçerek yapılmış olsaydı, analiz, bağımlı değişkendeki ölçüm hatası etkisinin analizine doğrudan simetrik olurdu. d istatistiğinin analizi, r’den d’ye dönüşümün doğrusal olmaması nedeniyle karmaşıktır.

Çoğu çağdaş meta-analizde, popülasyon tedavisinin etkileri büyük değildir. Ders kitabı sosyal psikoloji deneylerinin deneyleri nadiren δ = .40’tan daha büyüktür. Daha karmaşık araştırma alanları için olanlar henüz daha küçüktür. Popülasyon tedavi etkilerinin .40’tan büyük olmadığı alanlar için yakın yaklaşıklığa sahip olduğumuzu göstereceğiz.

Bağımlı bağımsız kontrol değişken örnekleri
Bağımlı Bağımsız değişken
Bağımlı bağımsız kontrol edilen değişken
Bağımsız değişken örnekleri
Bağımsız değişken nedir
Bağımlı Bağımsız değişken soruları
10 tane bağımlı değişken örnek
Bağımsız değişken nedir eodev

Bu yaklaşım, bağımlı değişkendeki ölçüm hatasının etkisi denklemine mükemmel şekilde simetriktir. Bu nedenle, zayıflama faktörü a’nın anlamındaki değişiklik dışında meta-analizin matematiği aynıdır. Mevcut durum için a, nominal ve gerçek grup üyeliği arasındaki korelasyondur.

Bağımlı değişkende hata olması durumunda a, bağımlı değişkenin güvenilirliğinin kareköküydü. Bu fark göründüğünden daha azdır. Bağımlı değişkenin güvenilirliğinin karekökü, gözlenen bağımlı değişken puanı ile bağımlı değişken gerçek puanı arasındaki korelasyondur. Böylece, a’nın anlamı, bağımsız değişkenin durumu ile bağımlı değişkenin durumu arasında aslında simetriktir.

Yaklaşımın burada örnek etki büyüklükleri için değil, popülasyon etki büyüklükleri için kullanıldığına dikkat etmek önemlidir. Örnekleme hatası nedeniyle örnek etki boyutları genellikle .40’tan büyük olacaktır. Popülasyon etki büyüklüğü δ = .20 ve örneklem büyüklüğü N = 40 olsaydı, d = .64 kadar büyük bir örnek etki büyüklüğü görmek olağandışı olmazdı. Ancak, örnekleme hatası, yaklaşım sürecinin bir parçası değildir. Bunun yerine, zayıflama etkisinden sonra örnekleme hatası eklenir. Yani, örnekleme hatası denklemi toplamsaldır.

Çoğu gerçek meta-analizde, çalışma popülasyonu etki büyüklüğü, bağımlı değişkendeki ölçüm hatası gibi diğer artefaktlar tarafından azaltılır. Bu durumda, yabancı zayıflama, doğrusal yaklaşımın aralığını genişletme etkisine sahiptir. Gerçek tedavi etkisinin δ = .60 olduğunu, ancak bağımlı değişkendeki ölçüm hatasıyla δ1 = .40’a düşürüldüğünü varsayalım. Doğrusal yaklaşım, zayıflatılmamış etki büyüklüğü .60 yerine zayıflatılmış etki büyüklüğü .40 için geçerlidir.

Diğer Eserler ve Etkileri

Bu bölümde, şu artifaktları ele aldık: örnekleme hatası, bağımlı değişkende rastgele ölçüm hatası ve bağımsız değişkende veya tedavi değişkeninde rastgele ölçüm hatası (nedensel yanlış tanımlama). Diğer artefaktlar Bölüm 6’da tartışılmıştır: bağımlı değişkenin kusurlu yapı geçerliliği, bağımsız veya işlem değişkeninde kusurlu yapı geçerliliği (kafa karıştırıcı), sürekli bir bağımlı değişkenin ikiye ayrılması, işlemin gücündeki değişiklik ve yıpranma artefaktlarıdır.

Artefaktın kapsamı ve doğası hakkında belirli bilgiler verildiğinde, o artefaktın etkileri için meta-analizi düzeltmek mümkündür. Korelasyonların meta-analizi için bunun nasıl yapıldığını gösterdik, ancak d istatistiği için karşılık gelen hesaplamaları sunmadık. Hesaplamalar yapılabilir, ancak d istatistiği için düzeltme formülleri genellikle doğrusal değildir ve r için formüllerden daha hantaldır. En basit yöntem, bu bölümde daha önce belirttiğimiz gibi, ds’yi rs’ye dönüştürmek ve meta-analizi r üzerinde yapmaktır.

Formülleri sunmamamızın sebebinin artefakt etkilerinin küçük olması olmadığını vurgulamak isteriz. Bu tür eserlerin izlendiği yerlerde, genellikle büyük oldukları kanıtlanmıştır. Özel bir endişe, deneysel çalışmalarda kusurlu yapı geçerliliğinin etkisidir. Deneysel çalışmalar genellikle doğada metaforiktir.

Araştırmacı, birisinin düşürdüğü kağıtları toplamasına yardımcı olan, özgeciliği ölçmek olarak kodlar ve bu nedenle, bu bağımlı değişken ölçümüne Barış Gücü’ne kaydolmaya eşdeğermiş gibi davranır. Ya da araştırmacı, başarısızlık deneyiminin özsaygıya yönelik bir saldırı olduğuna inanır ve bu nedenle laboratuvardaki bir problem çözme görevindeki başarısızlığı, sanki üniversiteden okulu bırakmanın etkisiyle aynıymış gibi ele alır. Örgütsel literatürde, laboratuvar ve saha çalışmalarının yapı geçerliliğinde genellikle önemli bir boşluk vardır. Bu, organizasyonel müdahaleler üzerine yapılan birçok meta-analizde kendini göstermiştir.

Formüller bu bölümde verilmemiş olsa bile, mümkün olduğu kadar çok yapaylığı düzeltmek önemlidir. Son olarak, tespit edilmesi zor olan ve bu nedenle nadiren düzeltilen bir yapaylık olduğunu hatırlamak önemlidir: kötü veri. Ham verilerin kodlanmasında hata, istatistik hesaplamasında veya hesaplanan sayıların kaydedilmesinde hata, el yazmalarının yazımında hata, sayıların basılmasında hata ve bazı alaycılara göre meta-analitik kayıtta hata (özellikle bazı garip istatistiklerden dönüştürmede) olabilir.

En azından aşırı uç değerler, yani diğer çalışmalardan son derece farklı etki büyüklükleri aranmalıdır. Ne yazık ki, birçok araştırma alanında ortalama örneklem büyüklüğü o kadar küçüktür ki, bir aykırı değer ile büyük bir örnekleme hatası arasında ayrım yapmak zordur. Bu nedenlerden dolayı, büyük bir tuz tanesiyle artık varyansı düşünmek her zaman akıllıca olacaktır. Meta-analist, artefaktın var olmadığına kendini inandırmış olsa bile, artık varyans neredeyse her zaman düzeltilmemiş artefaktların etkilerini içerir.

Etiketler: , , , , , , ,

Bir yanıt yazın