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.

HOMOJENLİK TESTİ – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri

HOMOJENLİK TESTİ İÇİN GÜÇ ANALİZİ

Birçok meta-analiz, çalışmalar arasındaki dağılımın şans eseri beklenenden daha fazla olup olmadığını soran bir homojenlik testi içerir. Önem testi Bölüm 16’da tartışılmaktadır ve her bir çalışmanın varyansının tersiyle ağırlıklandırılan her bir sapmanın özet etkiden (M) etki büyüklüğü tahmininin (Yi) kare sapmalarının toplamı olan Q’ya dayanmaktadır. 

Q daha sonra k􏰉1 serbestlik dereceli ki-kare dağılımına göre değerlendirilir. Bu testin gücü üç faktöre bağlıdır. Çalışmalar arası varyansa çalışma içi varyans oranı ne kadar büyükse, çalışma sayısı o kadar büyük ve anlamlılık kriteri ne kadar liberal olursa, güç o kadar yüksek olur. Gücü iki alternatif senaryo altında hesaplayabiliriz.

İlk senaryoda, farklı çalışmalarda gerçek etkiler için herhangi bir meta-analitik model (sabit etkiler veya rastgele etkiler gibi) varsaymıyoruz. İkinci senaryoda, bu gerçek etkiler için bir rastgele etkiler modeli varsayıyoruz. Her iki senaryoda da çalışma içi varyans VYi’nin her çalışmada aynı olduğunu varsayıyoruz. VYi eşit olmadığında güç analizinin bir tartışması için detaylara bakınız.

Bir meta-analitik modelin yokluğunda homojenlik testi için güç

Sabit etki modelini uygulayan araştırmacılar bazen anlamlılık için dağılımı test eder. Teknik olarak, homojenliğin sabit etkili modeli doğruysa, model çalışmalar arası varyansın sıfır olduğunu ileri sürdüğü için dağılım olmaz. Bununla birlikte, bir meta-analitik modelin (etki büyüklüklerinin sabit olduğu ancak mutlaka eşit olmadığı bir model) yokluğunda bu testi yapmak (ve gücü hesaplamak) mümkündür.

Test istatistiğinin (Q) beklenen değeri df ş l’ye eşittir, burada merkezi olmayan parametre hesaplanır. Bu formülde df, k􏰉1’dir (k, çalışmaların sayısıdır). Burada t2 ve VY sırasıyla çalışmalar arası varyans ve çalışmalar içi varyanstır, ancak güç yalnızca bu iki değerin oranına bağlıdır (mutlak değerlerinden ziyade).

Açıklayıcı örnek

Altı çalışma içeren bir meta-analiz planladığımızı ve alfa değeri 0,05’e ayarlanmış büyük bir dağılım (ki burada t2 5 VY) için test etme gücünü hesaplamak istediğimizi varsayalım.

(Gerçek varyansları bilmemize gerek olmadığını, yalnızca t2’nin VY’ye oranını bilmemize gerek olmadığını unutmayın. Konvansiyonları kullanarak, bu oran büyük, orta ve küçük dağılım için 1.000., 0.667 veya 0.333’tür.)

Excel’de, 5 df için 0.05’in 􏰏 değerine karşılık gelen ki-kare kritik değeri, 11.0705 değerini döndüren 5CHIINV(0.05,5) işlevi tarafından verilir. a ve b ara değerleri şu şekilde de hesaplanır.

Son olarak, güç, 0.3553 değerini döndüren 51 GAMADAĞ(11.0705/1.5, 6.6667/2, 2, DOĞRU) Excel işlevi tarafından verilir. Büyük miktarda dağılım varsaydığımızı ve çalışmaların sayısının birçok meta-analiz için tipik olduğunu, ancak gücün oldukça düşük olduğunu unutmayın. Bu örnekte gücü %80 aralığına yükseltmek için 26 çalışmaya ihtiyacımız da olacaktır.


Rastgele etkiler modeli altında homojenlik testi için güç

Çalışmalar arasındaki etkilere rastgele etkiler modeli uygularsak, testin gücü biraz farklıdır. Formüller, son adım dışında bir meta-analitik modelin yokluğunda test için olanlarla aynıdır. Şimdi, gücü geri vermek için bunun yerine 5CHIDIST(x, df) biçiminde bir Excel ifadesi de kullanıyoruz.

Bu örnekte, 5 CHIDISTð11:0705=ð1 þ 1=1Þ; 5Þ, 0.3541 veya %35.4 döndürür. Bu bölümde sistematik incelemeler için güç analizinin mantığını sunduk ve ana etki testleri ve homojenlik testleri için formüller sunduk. Hedges ve Pigott (2004), alt grup analizlerinin testleri ve meta-regresyon için gücü de tartışır.

ÖZET NOKTALAR

  • Bir meta-analiz için güç analizi süreci, birincil bir çalışma için güç analizi konularıyla yakından paraleldir.
  • Sabit etki modeli altında, ‘örnek boyutu’ faktörü, çalışmalar boyunca biriken denek sayısı tarafından yönlendirilir.
  • Her biri 100 kişilik on çalışmanın meta-analizinin gücü, 1000 kişilik bir çalışmanın gücüyle aynıdır (etki büyüklüğü sabit olmak şartıyla). Bu nedenle, yeterli sayıda çalışma ve/veya bazı büyük çalışmalar içeren sabit etki analizleri, genellikle herhangi bir önemsiz olmayan etki büyüklüğünü saptamak için iyi bir güce sahip olacaktır.
  • Rastgele etkiler modeli altında güç, yalnızca toplam denek sayısına değil, aynı zamanda çalışma sayısına da bağlıdır. Etki büyüklüğü büyük ve kümülatif denek sayısı büyük olsa bile, sadece birkaç çalışma varsa ve çalışmalar arasındaki varyans önemliyse, güç çok düşük olabilir.
    İstatistiksel anlamlılığın yokluğu, bir etkinin olmadığının kanıtı olarak asla yorumlanmamalıdır.
  • Etki büyüklüklerindeki heterojenliği tespit etme gücü ve alt grup üyeliği ile etki büyüklüğü arasındaki veya ortak değişken değerleri ile etki büyüklüğü arasındaki ilişkiyi tespit etme gücü genellikle oldukça düşük olduğundan, bunu akılda tutmak önemlidir.

Yayın Yanlılığı

Bir meta-analiz, analize dahil edilen çalışmaların matematiksel olarak doğru bir sentezini sağlarken, bu çalışmalar ilgili tüm çalışmaların yanlı bir örneğiyse, meta-analiz tarafından hesaplanan ortalama etki bu yanlılığı yansıtacaktır. Birkaç kanıt dizisi, nispeten yüksek etki büyüklükleri bildiren çalışmaların, daha düşük etki büyüklükleri bildiren çalışmalara göre yayınlanma olasılığının daha yüksek olduğunu da göstermektedir.

Yayınlanmış çalışmaların bir meta-analize girme olasılığının daha yüksek olması nedeniyle, literatürdeki herhangi bir önyargının meta-analizde de yansıması muhtemeldir. Bu sorun genellikle yayın yanlılığı olarak bilinir. Yayın yanlılığı sorunu, sistematik incelemelere özgü değildir. Bir anlatı incelemesi yazan araştırmacıyı ve hatta birincil makaleler için bir veritabanı arayan klinisyeni bile etkiler.

Yine de, sistematik incelemeler ve meta-analizlerle ilgili olarak daha fazla dikkat çekmiştir, çünkü muhtemelen bunlar araştırma sentezlemede diğer yaklaşımlardan daha doğru olarak tanıtılmaktadır. Bu bölümde ilk önce yayın yanlılığının nedenlerini ve var olduğuna dair kanıtları tartışacağız. Ardından, herhangi bir meta-analizde yanlılığın olası etkisini değerlendirmek için geliştirilmiş bir dizi yöntemi tartışacağız. Bölümün sonunda  da açıklayıcı bir örnek sunuyoruz.