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.

Moderatör Değişkenlerinin Tespiti – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri

Moderatör Değişkenlerinin Tespiti

Meta-analizde ikinci dereceden örnekleme hatasının varlığı, belirli koşullar altında örnekleme hatası ile popülasyon etki büyüklüğündeki gerçek varyasyon arasında ayrım yapmanın zor olacağı anlamına gelir. O halde bir moderatör değişkeni nasıl tespit edilecek? En yaygın durum ikili moderatördür. İkili bir moderatör değişkeni için, araştırma alanı iki alt alana bölünebilir, böylece ortalama etki büyüklüğü her bir alt alanda farklı olur.

Her istatistiksel alanda, temel bilgi ile istatistiksel kesinlik ve güç arasında bir değiş tokuş vardır. Yani, akıllı bir veri analistinin, örnekleme hatasının çizilecek çıkarımlar üzerindeki etkisini azaltmak için söz konusu istatistik hakkında önemli bilgileri kullanması her zaman mümkündür.

Bu, ikili moderatör değişkeni durumunda meta-analiz için çarpıcı biçimde doğrudur. Önemli ölçüde uç durumları düşünün: teorik olarak tahmin edilen moderatör değişkenine karşı şüphelenilmeyen moderatör değişkeni. Teorik olarak tahmin edilen moderatörü tespit etme istatistiksel gücü, şüpheli moderatör değişkenini tespit etme gücünden çok daha yüksektir. Bu, bu çalışmanın son baskısında ayrıntılı olarak gösterilmiştir.

Teorik olarak tahmin edilen moderatör değişkenini düşünün. Bu moderatör değişken tahmin edildiğinden meta-analizde kodlanabilir. Bu moderatör değişkeni için test, orijinal genel meta-analizdeki iki çalışma alt grubundaki alt grup meta-analizlerinin karşılaştırması olacaktır. Bunun güven aralıkları kullanılarak yapılmasını öneririz. Çıplak meta-analiz için bu tür güven aralıklarını hesaplama yöntemleri bu bölümün başlarında sunulmuş ve daha eksiksiz meta-analiz yöntemleri verilmiştir.

Şüpheli olmayan moderatör değişkenini düşünün. Şüpheli olmadığı için meta-analizde kodlanmayacaktır. Bu nedenle, tanımlanabilir tüm artefaktlar kontrol edildikten sonra kalan artık varyasyon şeklinde tespit edilmelidir. Meta-analiz üzerine bazı güncel ders kitaplarında, bu saptama homojenlik için bir ki-kare testi şeklini alır.

Liderlik eğitimi örneği, bu ki-kare testinin tipik olarak düşük güce sahip olduğu gerçeğini göstermektedir. Ki-kare testine bir alternatif, yüz değerinde tahmini kalıntı standart sapmayı almaktır. Başka bir alternatif, bu bölümde daha önce tartışılan %75 kuralımızı kullanmaktır. Bununla birlikte, moderatör a priori olarak varsayılırsa, alt grup ortalama değerlerinin etrafına güven aralıkları yerleştirilebilir. Bu, bu gibi durumlarda en bilgilendirici istatistiksel analizdir ve biz de bunu öneriyoruz.

Bağımlı değişkenin diğer adı
Kategorik değişkenler
Dependent independent variable örnekleri
Nitel araştırmalarda değişken
Bağımlı değişkene örnek veriniz
Moderator değişken örneği
Değişkenlere örnek
Bağımsız değişken Nedir Psikoloji

Moderatör Değişkenlerinin Hiyerarşik Analizi

Meta-analiz kullanarak moderatör değişkenleri ararken, bazı yazarlar kısmen hiyerarşik bir döküm kullanmışlardır. İlk olarak, tüm çalışmalar genel bir meta analize dahil edilmiştir. Çalışmalar daha sonra bir anahtar moderatör değişkeni tarafından bölünür, ardından başka bir anahtar moderatör değişkeni tarafından bölünür ve bu şekilde devam eder. Gaugler, Rosenthal, Thornton ve Bentson (1987) tarafından yapılan değerlendirme merkezi geçerliliklerinin meta analizi bu yaklaşımın bir örneğidir.

Bununla birlikte, bu tür bir analiz tamamen hiyerarşik değildir çünkü moderatör değişkenler kombinasyon halinde dikkate alınmaz ve bu da büyük yorumlama hatalarına neden olabilir. Bu hatalar, kafa karıştırıcı ve etkileşim nedeniyle varyans analizindeki sorunlara benzer. İki büyük moderatör değişkeni durumunu düşünün.

Her moderatörün ayrı ayrı incelenmesi oldukça yanıltıcı sonuçlara yol açabilir. Rodgers ve Hunter (1986) tarafından hedeflere göre yönetimin (MBO) üretkenlik üzerindeki etkilerinin bir meta-analizinde, ilk analiz iki moderatör değişken önerdi: üst düzey yönetim taahhüdü ve zaman ufku uzunluğudur.

İlk analizleri, üst yönetimin güçlü desteğine sahip MBO programlarının üretkenliği ortalama %40 oranında artırdığını, üst yönetimin güçlü desteğini almayan programların ise çok az etkisi olduğunu ileri sürdü. İlk analizleri ayrıca, 2 yıldan daha uzun bir değerlendirme dönemine dayanan çalışmaların, 2 yıldan daha kısa süreli çalışmalara göre çok daha büyük etkiler gösterdiğini ileri sürdü.

Ancak, çalışmalar iki moderatör değişken tarafından birlikte ayrıştırıldığında, zaman periyodunun etkisi hemen hemen ortadan kalkmıştır. Uzun vadeli çalışmaların çoğu, güçlü üst yönetim bağlılığına sahip çalışmalar iken, kısa vadeli çalışmaların çoğu, zayıf üst yönetim bağlılığına sahip çalışmalardır. Bu nedenle, moderatör değişken olarak zaman ufkunun görünen etkisi, yönetimsel bağlılıkla karıştırılmasından kaynaklanmaktadır.

Meta-analizde tamamen hiyerarşik moderatör analizleri yürütmenin zorluğu, iki yönlü koparmanın ötesinde hücrelerde yeterli sayıda çalışma sağlamak için genellikle çok az çalışma olmasıdır. Bu basitçe, o sırada tüm moderatör hipotezlerini ele almanın mümkün olmadığı anlamına gelir. Zamanla daha fazla çalışma biriktikçe, daha eksiksiz moderatör analizleri yapılabilir.

MBO meta-analizi, moderatörler arasındaki kafa karıştırıcı potansiyel sorunları, yani bir potansiyel moderatör için diğerinde gerçek farklılıklar tarafından üretilen “sahte” (yol analizi dilinde) ortalama farklılıkları göstermektedir. Bu nedenle, moderatörlerin ilişkili olması gerçeğinden kafa karıştırıcı sonuçlar çıkmaktadır. İkinci problem, moderatör değişkenler arasındaki potansiyel etkileşimdir.

İki moderatör değişken A ve B’nin ayrı ayrı analiz edildiğinde etki büyüklüklerini orta düzeyde tuttuğunun bulunduğunu ve moderatör değişkenlerin çalışmalar arasında bağımsız (ilişkisiz) olduğunu varsayalım. O halde A ve B’nin her zaman orta düzeyde etki büyüklüğü olduğu sonucuna varabilir miyiz? Yapamayız. Bir örnek düşünün.

Ortalama etki büyüklüğünün A varken .30, A yokken .20 olduğunu ve ortalama etki büyüklüğünün B varken .30, B yokken ise .20 olduğunu varsayalım. A’nın frekansının %50 ve B’nin frekansının %50 olduğunu ve A ile B’nin bağımsız olduğunu varsayalım. Daha sonra A ve B birlikte ele alınarak elde edilen dört hücrenin her biri %25 frekansa sahip olacaktır. Aşağıdaki ortak döküm tablosundaki ortalama etki büyüklüklerini göz önünde bulundurun.

Moderatör B’nin bulunmadığı çalışmaların %50’sini düşünün. Bu çalışmalarda A’nın varlığı veya yokluğu önemli değildir; ortalama etki büyüklüğü her iki durumda da .20’dir. Dolayısıyla A, yalnızca B’nin bulunduğu çalışmalar için bir moderatör değişkendir. “A, X’in Y üzerindeki etkisini yumuşatır” ifadesi, B’nin olmadığı çalışmaların %50’si için yanlıştır. Moderatör A’nın bulunmadığı çalışmaların %50’sini düşünün.

Bu çalışmalarda B’nin varlığı veya yokluğu önemli değildir; ortalama etki büyüklüğü her iki durumda da .20’dir. Dolayısıyla B, yalnızca A’nın bulunduğu çalışmalar için bir moderatör değişkendir. “B, X’in Y üzerindeki etkisini yumuşatır” demek, A’nın olmadığı çalışmaların %50’si için yanlıştır.

Bu, A ve B’nin moderatör değişkenler olarak ayrılmaz bir şekilde bağlantılı olduğu anlamına gelir. Birinin veya diğerinin bulunmadığı çalışmaların %75’inde, değişkenlerden birinin mevcut olup olmadığına bakılmaksızın ortalama etki büyüklüğü .20’dir. Tek düzenleyici etki, hem A hem de B’nin birlikte bulunduğu çalışmaların diğer çalışmalardan farklı olmasıdır.

Etiketler: , , , , , , ,

Bir yanıt yazın