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.

Etki Büyüklüklerinin Tahminleri – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri

Yalnızca Önem Düzeyleri Getiren Oy Sayma Yöntemleri

Sıfır hipotezi doğruysa, popülasyon korelasyonu veya etki büyüklüğü aslında 0’dır. Dolayısıyla, çalışma sonuçları p değerleri şeklinde verildiğinde, yarısının .50’den büyük ve yarısının .50’den küçük olması beklenir. 50. İşaret testi, pozitif ve negatif yönlerde gözlemlenen bulguların frekanslarının, sıfır hipotezi altında beklenen 50-50 bölünmeden önemli ölçüde farklı olup olmadığını test etmek için kullanılabilir.

Alternatif olarak, gözden geçiren kişi, teoriyi destekleyen istatistiksel olarak anlamlı bulgular bildiren çalışmaların oranını belirlemek için bir sayı kullanabilir (pozitif anlamlı sonuçlar) ve bu oranı sıfır hipotezi altında beklenen orana (tipik olarak, .05 veya .01) karşı test edebilir. Bu test için binom testi veya ki-kare istatistiği kullanılabilir.

Hedges ve Olkin (1980), bazı gözden geçirenlerin, gerçek etki büyüklüğü veya gerçek korelasyon sıfır değilse, çalışmaların çoğunluğu olmasa bile çoğunun pozitif anlamlı bir sonuç göstermesi gerektiğine inandıklarını belirtti. Aslında, bu genellikle doğru değildir. Gerçek etki büyüklüğü veya gerçek korelasyon, tipik olarak karşılaşılan büyüklük aralığında olduğunda, bireysel çalışmalardaki düşük istatistiksel güç nedeniyle, çalışmaların yalnızca küçük bir kısmı genellikle önemli pozitif bulgular bildirecektir.

Hedges ve Olkin (1980) de sıfır hipotezini reddetmek için gereken pozitif anlamlı bulguların oranının genel olarak inanıldığından çok daha küçük olduğuna dikkat çekmiştir. Örneğin, alfa = .05 kullanılarak 10 çalışma çalıştırılırsa, üç veya daha fazla pozitif anlamlı bulgunun olasılığı .01’den azdır. Yani, on testten üçü pozitif anlamlı bulgu sıfır hipotezini reddetmek için yeterlidir.

Bununla birlikte, bu oy sayma yöntemleri, en çok, sıfır hipotezi yanlış olduğunda değil, doğru olduğunda faydalıdır. Örneğin, Bartlett, Bobko, Mosier ve Hannan (1978) ve Hunter, Schmidt ve Hunter (1979), siyahlar ve beyazlar için istihdam testi geçerliliklerindeki önemli farklılıkların sıklığının sıfır altında beklenen şans frekanslarından farklı olmadığını gösterdi. hipotez ve kullanılan alfa seviyeleri. Örneğin Bartlett ve diğerleri, alfa = .05 düzeyinde bu tür 1100’den fazla testi inceledi ve %6,2’sinin anlamlı olduğunu buldu.

Coward ve Sackett (1990) binlerce yetenek-performans ilişkisini incelemiş ve .05 alfa seviyesinde doğrusallıktan istatistiksel olarak anlamlı sapmaların sıklığının yaklaşık %5 olduğunu bulmuşlardır. Yüksek istatistiksel güce sahip kümülatif çalışmalarda boş hipotez reddedilmediğinde, bu yöntem popülasyon etki büyüklüğü veya popülasyon korelasyonu için bir tahmin sağlar: 0. Ancak, boş hipotez yanlış olduğunda (olağan durum), binom veya işaret testleri etki büyüklüğü tahmini sağlamaz.

Bu ciddi bir dezavantajdır. Ek olarak, istatistiksel anlamlılık testleri oldukları için binom ve işaret testleri, ayrıntılı olarak tartışıldığı gibi, anlamlılık testlerinin tüm dezavantajlarına sahiptir. Ancak, bu doğru oy sayma yöntemlerini bir anlamlılık testi kullanmadan kullanmak mümkündür. Örneğin, Bartlett ve ark. (1978) ve Coward ve Sackett (1990), sayısal bulgular, bir anlamlılık testi kullanmadan sonucun ne olması gerektiğini mükemmel bir şekilde ortaya koymaktadır.

Etki büyüklüğü nedir
Etki büyüklüğü yorumu
Etki büyüklüğü hesaplama
Etki büyüklüğü kaç olmalı
Cohen d etki büyüklüğü yorumlama
Etki büyüklüğü değerleri
Meta regresyon nedir
İstatistik etki büyüklüğü nedir

Oy Sayma Yöntemleri Etki Büyüklüklerinin Tahminlerini Getirme

Pozitif bir sonucun olasılığı ve pozitif anlamlı bir sonucun olasılığı, hem popülasyon etki büyüklüğünün hem de çalışma örneklem büyüklüğünün işlevleridir. Tüm çalışmalar için örneklem büyüklükleri biliniyorsa, bir dizi çalışmanın altında yatan ortalama etki büyüklüğü, ya pozitif sonuçların oranından ya da pozitif anlamlı sonuçların oranından tahmin edilebilir. Hedges ve Olkin (1980), etki büyüklüğünü tahmin etmek için bu yöntemlerin her ikisi için formüller türetmiştir.

Ortalama etki büyüklüğü tahmini etrafındaki güven aralıklarını hesaplamak için kullanılabilecek formüller de sundular. Bu güven aralıkları, genel olarak, etki büyüklüklerinin her çalışma için ayrı ayrı hesaplanıp daha sonra ortalamasının alınabileceği durumlarda elde edilenlerden daha geniştir. İkinci durumda, güven aralıkları ortalamanın standart hatasına dayanır.

Ortalama etki büyüklüğüne ilişkin Hedges-Olkin tahminleri için güven aralıkları daha geniştir, çünkü pozitif sonuç sayılarından (istatistiksel anlamlılıktan bağımsız olarak) veya pozitif anlamlı sonuçlardan etki büyüklüklerinin tahmini, olağan doğrudan prosedüre göre çalışmalardan daha az bilgi kullanır. Bu nedenle, etki büyüklüklerinin oy sayımına dayalı tahminleri, tipik olarak, yalnızca bireysel çalışmalarda etki büyüklüklerini belirlemek için gereken bilgiler mevcut olmadığında veya geri alınamadığında kullanılmalıdır.

Çoğu çalışma ya r ya da d değerleri ya da bu değerleri hesaplamak için yeterli bilgi sağlar. Birkaç çalışma yapmazsa, normalde bir kişi bu çalışmaları meta-analizden çıkarır. Setin tamamı yoksa, Hedges ve Olkin tarafından sunulan yöntemlerden birini kullanmak gerekir; ancak, bu olağandışı olurdu. r veya d’yi hesaplamak için yeterli bilgi sağlamayan bir çalışma alt grubuna (örneğin 10 çalışma) sahip olunması daha olasıdır. Daha sonra, bu çalışma alt kümesi için bir d ̄ tahmini elde etmek için Hedges-Olkin yöntemi kullanılabilir ve böylece bu çalışmaları kaybetmekten kaçınılabilir.

Ayrıca, her çalışma için yalnızca istatistiksel anlamlılık ve anlamlılık yönü veren geleneksel bir inceleme okuyorsanız, incelemedeki çalışmaların d ̄ tahminini almak için bu yöntemlerden birini kullanabilirsiniz; aslında bu, bu çalışmaların eksik ve daha az kesin – ancak hızlı ve kullanışlı – bir meta-analizi olacaktır.

Olumlu Önemli Bulguları Sayma

Birinin, her çalışmada NE = NC = 12 olan 10 çalışması olduğunu ve 10’dan 6’sının önemli pozitif sonuçlara sahip olduğunu varsayalım (pˆ = 6/10 = .60). Daha sonra, Hedges ve Olkin’in (1980) Tablo A2’sinden, tahmin edilen δˆ = .80 belirlenebilir. Araştırmacı ayrıca bu δˆ’nin standart hatasının bir tahminini kullanarak da elde edebilir.

Bu güven aralığı pˆ için geçerlidir. Daha sonra, yine Hedges ve Olkin’in (1980) Tablo A2’sini kullanarak, bu güven aralığının uç noktalarını δˆ değerlerine dönüştürmeliyiz. Doğrusal enterpolasyonla, pˆ = .81 için δˆ 1.10’dur ve pˆ = .35 için δˆ .53’tür.

Ve δˆ’nin örnekleme hatası varyansı (.1733)2 veya .03003’tür. Bu nedenle, birleştirilen 10 çalışma için meta-analizde yalnızca bir giriş vardır: δˆ = .80 ve Se2 = .03003.

Etiketler: , , , , , , ,

Bir yanıt yazın