Darknet Web Traffic Classification via Gradient Boosting Algorithm

Authors : Fahrettin HORASAN, Ahmet Haşim YURTTAKAL

Pages : 794-798

Doi:10.29137/umagd.1117634

View : 16 | Download : 11

Publication Date : 2022-07-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Ağ trafiğinin sınıflandırılması kurumların ağ hizmetlerinin kalitesinin artırılmasına katkı sağlamasının yanında önemli verilerinin korunmasına da yardımcı olmaktadır. Ağ trafiğinin sınıflandırmada, port tabanlı ve yük tabanlı sınıflandırma işlemlerinin şifreli ağlarda yetersiz kalması nedeniyle makine öğrenmesi algoritmaları sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Darknet kategorisinde birleştirilen VPN ve Tor ağ trafiği Gradyan Artırma Algoritması ile sınıflandırılmıştır. Veri setinin %70’i eğitim, %30’u test için ayrılmıştır. Eğitim setinde 10 kat çapraz doğrulama uygulanmıştır. 8 farklı kategoride ağ akışları: Ses Akışı, Tarama, Sohbet, E-posta, P2P, Dosya Aktarımı, Video Akışı ve VOIP %99,8 doğrulukla sınıflandırıldı. Önerilen yöntem, karanlık ağdan ağ analizi sürecini otomatikleştirmiştir. Kuruluşların önemli verilerini kısa sürede yüksek doğrulukla korumasını sağlamaktadır.
Keywords : Ağ akışları, web trafiği, karanlık ağ, gradyan artırma, sınıflandırma