Saldiri

1
SaldiriBagisik AglarHasan Esen KusluogluAg
Güvenligi Dersi Bahar 2007 Prof. Dr. Mehmet
Örencik
2
Konu Agaci

• 1) Giris
• 2) Omurgali Bagisiklik Sistemi
• 3) Yapay-Bagisik Devreler
• 3.1) Genel olarak Yapay-Bagisik Sistemler
• 3.2) Saldiri-Bagisik Aglar
• 3.2.1) Saldiri-Bagisik Aglara Iliskin Kuramlar
• 3.2.1.1) Seçimsel Ikizleme
• 3.2.1.2) Haslik Belirlenimi
• 3.2.1.3) Tehlike Teorisi
• 3.2.2) Bir Uygulama Örnegi
• 3.2.2.1) Kullanilan Algoritmalar
• 3.2.2.2) Izinsiz Erisim Tespiti

3
1-) Giris

• Neden dogadaki sistemleri modellemek isteriz?
• Evrimlesme ve Optimizasyon
• Kararlilik
• Modelleme Için Nasil bir yol izleriz?
• Matematiksel Soyutlama
• Matematiksel Genelleme

4
2) Omurgali Bagisiklik Sistemi

• Bagisiklik sistemi nedir?
• Bagisiklik sistemi ne kadar basarili çalisir?
• Bagisiklik Türleri Nelerdir
• Dogal Bagisiklik
• Edinilmis (Adaptif) Bagisiklik
• Bagisiklik Sistemi Hücreleri

5
2.1) Dogal Bagisiklik

• Her omurgalida dogustan vardir.
• Kalitsal olarak aktarilir.
• B-Lenfositler Antikorlar ve Tamamlayici Sisteme
  dayanir.
• Evrimlesmis bir baslangiç bilgisi bulundurur.
• Bedene has olani ve olmayani ayirt edebilir.
• Hücre duvarlarindaki tanimlayici protein
  zincirleri.
• Antikor Antijen ikilisi
• Bedene has olmayan proteinlerin asla üretilmemesi
• Yardimci uyarti sinyalleriyle edinilmis
  bagisikliga ait olan süreçleri (T-Lenfositler)
  tetikler.

6
2.2) Edinilmis Bagisiklik

• B-Lenfositler ve T-Lenfositlere dayanir.
• Kendine has olmayanin ayrimina varabilir.
• Daha önce hiç karsilasmadigi patojenlere tepki
  verebilir.
• B-Lenfositler ve Seçimsel Ikizleme ile
  Adaptasyon.
• Antijen almaçlarindaki rastgele süreçler.

7
2.3) Bagisiklik Sistemi Anatomisi
8
2.3) Bagisiklik Sistemi Anatomisi

• Lenfoid Organlar
• Bademcikler
• Lenf Kilcallari
• Lenf Dügümleri
• Kemik Iligi
• Timüs
• Dalak
• Apandis ve Peyer Plakalari

9
2.4)
10
2.4) Bagisiklik Sistemi Hücreleri

• Lenfositler
• B-Lenfositler ve Antikorlar
• Antikorlar ve zararli istilacilarin isaretlenmesi
• T-Lenfositler ve Lenfokinler
• Yardimci T-Lenfosit
• Sitotoksik / Baskilayici T-Lenfosit
• Dogal Öldürücü Hücreler (Katil Hücreler)?
• Virüs bulasmis hücrelere ve Tümörlere saldirir.
• Dogal Bagisikligin bir parçasidir. (Adaptif
  degildir.)?
• Yutar-Hücreler, Granülositler ve Digerleri
• Mikroorganizmalari içlerine alir ve sindirirler.
• Antijen Tanitici Hücrelerdir.

11
2.4) Bagisiklik Sistemi Hücreleri

• Tamamlayici Sistem (Complement System)?
• Dogal Bagisiklikla gelir.
• 25 farkli protein molekülünden olusur.
• Antikorlarin Islevlerini tamamlarlar.
• Bir patojen tespit edildiginde zincirleme
  reaksiyon baslar ve bu sisteme ait protein
  molekülleri patojenin hücre duvarinda delikler
  açacak yaralara sebep olur.

12
2.5) Bagisiklik Sistemi Mekanizmasi

• (I) Antijen Tanitici Hücreler
• Antijenin sindirilmesi, Peptitlerine
  Ayristirilmasi
• (II) T-Lenfositler ve MHC Molekülü
• Peptitlerin MHC Molekülüne eklenmesi
• Peptit-MHC ikilisinin Hücre Yüzeyine Gönderilisi
• (III) T-Lenfositlerin Etkinlesmesi
• Peptit-MHC ikilisini taniyan T-Lenfosit
  Etkinlesir
• Etkinlesmeyle birlikte bölünerek çogalir
• Bagisiklik sisteminin diger bilesenlerini uyaran
  lenfokin kimyasallarini salgilar.

13
(No Transcript)
14
2.5) Bagisiklik Sistemi Mekanizmasi

• (IV) B-Lenfosit Etkinlesmesi
• B-Lenfositler lenfokin sinyalleriyle uyarilirlar
• B-Lenfositler yabanci antijenleri MHC olmadan da
  tanimlayabilirler.
• (V) B-Lenfosit Çogalmasi
• Etkinlesen B-Lenfositler bölünerek çogalirlar.
• Hücre duvarlarindaki antijen almaçlarinin çözünür
  sekli olan antikorlari salgilarlar.
• (VI) Antijenlerin Antikorlarca Etkisizlestirilmesi
  
• Salgilanan antikorlar karsilastiklari antijene
  baglanir ve etkisizlestirirler.

15
2.5) Bagisiklik Sistemi Mekanizmasi

• (VII) Bagisiklik Bellegi ve Egilim Olgunlasmasi
• Karsilastiklari antijenleri en iyi tanimlayanlar
  arasindan bazi B-Lenfositler Bellek Hücrelerine
  Dönüsür.
• Bellek Hücreleri çok uzun ömürlüdür. Bazi
  durumlarda bir ömür boyu kanda bulunurlar.
• Bellek hücreleri sayesinde ayni veya benzeri bir
  saldiriyla karsilastiginda, bagisiklik sistemi
  daha çabuk tepki verebilecektir.

16
2.5) Bagisiklik Sistemi Mekanizmasi

• (VII) Bagisiklik Bellegi ve Egilim Olgunlasmasi
• Bellek hücreleri sayesinde ayni veya benzeri bir
  saldiriyla karsilastiginda, bagisiklik sistemi
  daha çabuk tepki verebilecektir.
• B-Lenfositlerde antikorlari üreten genleri
  sürekli düzenlemeye ve kontrollü mutasyona
  ugradigi-ndan tekrar eden saldirilar karsisinda
  bagisiklik tepkisi daha etkin ve net bir hal
  alir. Bu olaya Egilim olgunlasmasi (Affinity
  Maturation) denir.

17
2.6 Antikor Molekülü

• Algi ve Tanimlamanin Ana Bilesenidir.
• B-Lenfositlerin genomundan üretilirler.
• Sabit (C) ve Degisken (V) molekül kisimlari
  vardir.
• Üretim, rastgele süreçler içerir.

18
2.6 Antikor Molekülü

• Uyarilmis ve Bölünmeye hazir B-Lenfositler,
  bölünme sirasinda antikorlara ait genom
  kisimlarinda ve antikor almaçlarinin degisken
  kisimlarinda olmak üzere iki rastgele süreçten
  geçerler.
• Rekombinasyon (Gen Bölütleri Takasi)?
• Somatik Hipermutasyon (2. Nesil Hücreler)?
• Rekombinasyon sebebiyle, bu bölünme birebir bir
  ikizleme degildir.
• Bölünme sonrasinda rastgele olusmus çok sayida
  hücreden sadece birkaçi istenen tespit cevabini
  verir.

19
2.6 Antikor Molekülü

• Bu hücreler disinda kalanlar kisa zamanda
  geri-dönüstürülür.
• Istenen cevabi veren hücreler somatik
  hipermutasyona ugratilir.
• Somatik Hipemutasyon ikinci nesil bölünme
  sirasinda gerçeklesir.
• Bu bölünme sirasinda, gen bölütleri takasi
  yapilmasi yerine genleri olusturan bazlar
  arasinda takas, silme, ekleme gibi islemler
  yapilir.
• Bu islemler sayesinde antikorun uyumluluguna
  ince ayar çekilmis olur.

20
3) Yapay-Bagisik Devreler

• Hangi Özelliklerinden Dolayi Omurgali Bagisiklik
  Sistemini Modellemek Isteriz?
• Essizlik
• Haslik Belirlenimi
• Anormallik Tespiti
• Dagitik Isleyis
• Gürültü Toleransi
• Etkiyle Ögrenme ve Bellek

21
3.1) Genel olarak Yapay-Bagisik Devreler

• Ilk önerildiginde (Jerne 1974) hücreler
  arasindaki iletisimi ve hücreler arasindaki
  etkilesimleri açiklamayi hedeflemiyordu...
• O zamanlarda geçerli olan seçimsel kuram,
  bagisiklik sistemini, baslangiçta atil durumda
  olan ve sadece bir antijenle karsilastiginda
  tetiklenen bir hücre seti olarak kabul ediyordu.
  Hücrelerin birbirlerini tanidiklari fikri henüz
  kabul görmemisti.
• Hedefledikleri
• Lenfosit etkinlikleri
• Dogal antikor üretimi
• Bagisiklik öncesi kitaplik seçimi
• Tolerans ve haslik belirlenimi
• Bellek ve bagisiklik sisteminin evrimlesmesi

22
3.1) Genel olarak Yapay-Bagisik Devreler

• Haslik Belirlenimi
• Paratop
• Epitop
• Idiotop
• Idiotip

23
3.1) Genel olarak Yapay-Bagisik Devreler

• Buraya kadar bahsettigimiz fikirler bagisiklik
  sisteminin kendine has olan ile olmayani
  belirleme yöntemini betimler.
• Özet olarak, Yapay-Bagisik devre kuraminin
  çekirdek özelligi, kisinin moleküler kimliginin
  belirlenmesidir.
• Yapay-Bagisik Devre kurami her ne kadar omurgali
  bagisiklik sisteminden esinlenerek ortaya atilmis
  olsa da, uygulama açanlari sadece güvenlige
  iliskin degildir.

24
3.1) Genel olarak Yapay-Bagisik Devreler

• Yapay-Bagisik Devre kuraminin Uyarlandigi
  Alanlar
• Örüntü tanimlama
• Uyarlamali sentez
• Tani ve kontrol sistemleri
• Optimizasyon
• Virüs Tanimlama
• Genetik Programlama
• Veri isleme ve siniflama
• Bu örneklerin gerçeklenmesinde yüksek derecede
  matematiksel soyutlamalar ve genellemeler
  kullanilir.

25
3.2) Saldiri-Bagisik Aglar

• Bagisiklik sistemi zaten güvenlik için dogal
  olarak optimize edilmis bir sistemdir.
• Bu durumda bir bilgisayar aginin sizmalara karsi
  savunulmasi için omurgali bagisiklik sistemine
  öykünmek yerinde bir yaklasim olabilir.
• Genel olarak B-Lenfositler ve T-Lenfositlerin
  davranislari modellenmeye çalisilir.
• Bu güne kadar yapilan çalismalarda siklikla
  (istisnalar disinda) B-Lenfositlere özgü
  davranislar modellenmeye çalisilmistir.
• Tani koyma
• Saldiri geçmisi tutma
• Kendi kendini ayarlama

26
3.2) Saldiri-Bagisik Aglar

• Saldiri Bagisik Aglara Iliskin Kuramlar
• Seçimsel Ikizleme
• Egilim olgunlasmasi
• Haslik Belirlenimi
• T-Lenfositler için Timüssel Negatif Seçim
• Her yabanci düsman degildir.
• Tehlike Teorisi
• Sadece sisteme has olmama bagisiklik tepkisine
  sebep olmaz.
• Iki özel sinyal vardir
• 1. Sinyal Antijen Tanimlama Pozitif
• 2. Sinyal Bu Antijen Tehlikeli

27
3.2) Saldiri-Bagisik Aglar

• Tehlike Teorisi (Devam..)?
• Bunlarin Yaninda 3 yasa tanimlanir
• 1. ve 2. sinyali alirsan etkinles. Eger sinyal
  1'i alir 2'yi almazsan tepki verme. Sinyal 2'yi
  sinyal 1 gelmeden kabul etme.
• Sinyal 2'yi sadece antijen tanitici hücrelerden
  kabul et. Sinyal 1 herhangi bir hücreden
  gelebilir.
• Etkinlesme sonrasinda, kisa sürede atil duruma
  dön. (Bu sayede T-Lenfositlerin kapsama alani
  daralir.)?

28
3.2) Saldiri-Bagisik Aglar

• Ag Güvenligine Yönelik Bir Uygulama Örnegi
• Extending the Computer Defense Immune System
• Network Intrusion Detection with a Multiobjective
  Evolutionary Approach.
• Kevin P.Anchor, Jesse B. Zydallis, Gregg H. Gunch
  Gary B. Lamount
• Kullanilan Algoritmalar
• Anormallik Tespiti
• Imza Tabanli Tespit (Lexicographic Approach)?
• Evrimsel Programlama
• Çok Hedefli Evrimsel Programlama
• Pareto Optimizasyonu

29
3.2) Saldiri-Bagisik Aglar

• Kullanilan Yaklasima ait ana basliklar
• Antikorlar Sonlu Durum Çevirgeci (Finite State
  Transducer)?
• Arama Uzayi ve Uyusum Fonksiyonlari (Fitness
  Functions)?
• Yeni Nesil Sonlu Durum Çevirgeçlerinde Mutasyon
  ve Mutasyon Operatörü
• Saldiri Dizileri, Has Dizi Testi ve Ceza Isareti

30
Kaynaklar

• Leandro Nunes de Castro, Fernando José Von Zuben
  Artificial Immune Sytems Part I Basic Theory
  And Applications
• Leandro Nunes de Castro, Fernando José Von Zuben
  Artificial Immune Sytems Part II A Survey of
  Applications
• Kevin P. Anchor, Jesse B. Zydallis, Gregg H.
  Gunsch, Gary B. Lamount Extending the Computer
  Defense Immune System Network Intrusion
  Detection with a Multiobjective Evolutionary
  Programming Approach
• Simon M. Garett A Paratope is not an Epitope
  Implications for Immune Network Models and Clonal
  Selection
• Stephanie Forrest, Steven A. Hofmeyr John
  Hollands' Invisible Hand An Artificial Immune
  System
• Anil Somayaji, Stephanie Forrest, Steven A.
  Hofmeyr Principles of a Computer Immune System
• Steven A. Hofmeyr, Stephanie Forrest Immnunity
  by Design An Artificial Immune System
• Juan Carlos Galeano, Angelica Veloza-Suan, Fabio
  A. Gonzalez A Comparative Analysis of
  Artificial Immune Network Models
• Uwe Alckelin, Steve Cayzer The Danger Theory
  and Its Applicaton to Artificial Immune Systems
• Julien Franzolini, Damien Olivier
  Self-Organisaion In An Artificial Immune Network
  System
• Leandro Nunes de Castro - The immune reponse of
  an Artificial Immune Network
• Leandro N. de Castro, Fernando J. Von Zuben
  Immune and Neural Network Models Theoretical and
  Empirical Comparisons.
• Bilmedigim irili ufakli tanimlar için WikiPedia.

31
Sabriniz Için Tesekkürler...