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.

Oy Sayma – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri

Oy Sayma – Eski Bir Sorunun Yeni Adı

Verilere sıklıkla sorduğumuz bir soru, etkisiz sıfır hipotezini reddetmemize izin verip vermediğidir. Bu soruyu bir anlatı incelemesi kullanarak ele alan araştırmacıların, ayrı çalışmalar tarafından bildirilen p-değerlerini sentezlemesi gerekir. Bunlar ayrı bilgi parçaları olduğundan ve anlatı incelemesi bu değerleri sentezlemek için istatistiksel bir mekanizma sağlamadığından, öyküleyici incelemeciler genellikle oy sayımı adı verilen bir sürece başvururlar.

Bu süreçte gözden geçiren, istatistiksel olarak anlamlı çalışmaların sayısını sayar ve bunu istatistiksel olarak anlamlı olmayan çalışmaların sayısıyla karşılaştırır.

Bazı durumlarda, bu süreç resmileştirilmiştir, öyle ki kişi gerçekten anlamlı ve önemsiz p değerlerinin sayısını sayar ve kazananı seçer. Bazı varyantlarda, gözden geçiren kişi basit çoğunluk yerine net çoğunluk arar. Veya, hakem doğrudan p değerleriyle değil, makalelerin p değerlerine dayalı tartışma bölümüyle çalışabilir.

Bir oy sayma prosedürü yoluyla p-değerlerini özetlemenin, özetlenen tek anlamlılık testlerinden herhangi birinin herhangi birinden daha doğru karar vereceğini düşünebiliriz. Ancak bu genellikle böyle değildir.

Aslında, Hedges ve Olkin (1980), istatistiksel bir karar prosedürü olarak kabul edilen oy sayma gücünün, sadece dayandığı çalışmalarınkinden daha düşük olamayacağını, oy sayma gücünün de sıfıra doğru eğilim gösterebileceğini göstermiştir. araştırma sayısı artıyor. Başka bir deyişle, oy sayımı yalnızca yanıltıcı olmakla kalmaz, kanıt miktarı (çalışma sayısı) arttıkça daha yanıltıcı olma eğilimindedir!

Her halükarda, oy sayımı fikri temelde kusurludur ve bu süreçteki varyantlar eşit derecede kusurludur (ve belki daha da tehlikelidir, çünkü temel kusur daha karmaşık bir algoritmanın arkasına gizlendiğinde veya p’den bir adım kaldırıldığında daha az belirgindir. -değer). Bu bölümdeki amacımız bunun neden böyle olduğunu açıklamak ve birkaç örnek vermektir.

OY SAYIMI NEDEN YANLIŞTIR?

Oy sayımının mantığı, önemli bir bulgunun bir etkinin var olduğuna dair kanıt olduğunu, önemsiz bir bulgunun ise bir etkinin olmadığına dair kanıt olduğunu söyler. İlk ifade doğru olsa da, ikincisi değil. Anlamsız bir bulgu, gerçek etkinin sıfır olması gerçeğinden kaynaklanabileceği gibi, aynı zamanda düşük istatistiksel güçten de kaynaklanabilir.

Basitçe söylemek gerekirse, herhangi bir çalışma için rapor edilen p değeri, gözlemlenen etki büyüklüğünün ve örneklem büyüklüğünün bir fonksiyonudur. Gözlenen etki önemli olsa bile, örneklem büyüklüğü yeterli olmadığı sürece p değeri anlamlı olmayacaktır. Başka bir deyişle, çoğumuzun ilk istatistik kursumuzda öğrendiği gibi, istatistiksel olarak anlamlı bir etkinin olmaması, bir etkinin olmadığının kanıtı değildir.


meta-analiz örnek çalışma
Meta analiz Nedir
Meta analiz çalışması
Meta-analiz aşamaları
Meta-analiz pdf
Meta-Analiz Kitap
meta-analiz eğitim bilimleri
meta-analiz nedir nasıl yapılır


Örneğin, bir müdahalenin etkisini test etmek için beş randomize kontrollü çalışmanın (RCT) yapıldığını ve gösterildiği gibi hiçbirinin istatistiksel olarak anlamlı olmadığını (her durumda p değeri 0.265’tir) varsayalım. Bir etkiye karşı oy sayısı 5’e 0’dır ve müdahalenin hiçbir etkisinin olmadığı varsayılabilir.

Buna karşılık, meta-analiz, bilgileri tek bir analizde birleştirerek, boş için uygun bir test yapmamızı sağlar. Bu yaklaşım yalnızca geçerli olmakla kalmaz, aynı zamanda özet etki testi, genellikle ayrı çalışmalardan herhangi biri üzerinde gerçekleştirilen testlerden çok daha güçlüdür. Verileri birleştirdiğimizde, etki boyutu aynı kalır, ancak güven aralığı daralır ve artık boş değeri içermez. Her çalışma için tek başına p değeri 0,265’tir, ancak özet etki için p değeri 0,013’tür. Açıkça, her çalışmada anlamlılığın olmaması, küçük bir etkiden ziyade kesinlik eksikliğinden kaynaklanmaktadır.

Oy saymanın neden kötü bir fikir olduğunu açıklamak için bölümü burada bitirebiliriz. Ancak, çeşitli biçimlerde oy sayımı çok yaygın olduğu için, oy sayımının altında yatan temel hatanın literatürün çoğunu nasıl etkilediğini ve meta-analizin bu sorunu çözmeye nasıl yardımcı olabileceğini göstermek için bu fikri genişleteceğiz.

OY SAYIMIN YAYGIN BİR SORUNU

Oy sayımı terimi, anlatı incelemeleriyle ilişkilendirilirken, önemli bir p değerinin bir etkinin var olduğuna dair kanıt olarak alındığı ve anlamlı olmayan bir p değerinin bir etkinin olmadığının kanıtı olarak alındığı tek bir çalışmaya da uygulanabilir. mevcut. Çok çeşitli önemli alanlarda yapılan çok sayıda araştırma, bu hatanın her yerde bulunan doğasını defalarca belgelemiştir.

Örneğin tıpta, Freiman, Chalmers, Smith ve Kuebler (1978), bir dizi tıp dergisinde (başlıca The Lancet, New England Journal of Medicine ve Journal of 1960–1977 döneminde Amerikan Tabipler Birliği) ve olumsuz sonuçlar bildiren 71 tanesini seçti. Yazarlar, gerçek ilaç etkisi %50 civarında olsaydı (örneğin, ilaç için %15’e karşılık plasebo için %30’luk bir ölüm oranı), medyan gücün %60 olacağını bulmuşlardır. Başka bir deyişle, ilaç ölüm oranını yarıya indirse bile, çalışmanın istatistiksel olarak anlamlı bir sonuç elde edememe olasılığı hala %40 idi.

Yazarlar şu noktaya değinmeye devam ettiler: Gücün çok düşük olmasına rağmen, çoğu durumda istatistiksel anlamlılığın yokluğu, ilacın etkili olmadığı şeklinde yorumlandı. Şunları yazdılar: “Sonuçsuz “negatif” denemelerden sonra etkisiz olarak atılan terapilerin birçoğunun hala klinik olarak anlamlı bir etkiye sahip olabileceği sonucuna varılması kaçınılmazdır. Aslında, bu temelde atılan bazı tedavilerin çok önemli terapötik etkilerinin olması mümkündür (veya muhtemeldir).

Sosyal bilimlerde Cohen (1962), 1960 yılında Journal of Abnormal and Social Psychology’de yayınlanan makaleleri araştırdı. Küçük, orta veya büyük bir etkiyi saptamak için ortalama güç sırasıyla 0.18, 0.48 ve 0.83 idi. Cohen, düşük güce rağmen, olumsuz sonuçları olan çalışmalar yayınlandığında okuyucuların, istatistiksel anlamlılığın yokluğunu tedavinin etkisiz olduğunun kanıtı olarak yorumlama eğiliminde olduğunu kaydetti.

Takip eden yıllarda, davranış araştırmaları alanındaki herhangi bir sayıda dergide düşük güç gerçeğini belgeleyen makaleler yayınlamak için bir tür kulübe endüstrisi gelişti. Bunların çoğu Sedlmeier ve Gigerenzer (1989) ve Rossi’de (1990) alıntılanmıştır. Tıp alanında aynı sorunu belgelemek için benzer makaleler yayınlandı.

Bir yanıt yazın