Siber saldırı tespiti için makine öğrenmesi yöntemlerinin performanslarının incelenmesi

Authors : Fatih DEMİR

Pages : 782-791

Doi:10.25092/baunfbed.876338

View : 8 | Download : 5

Publication Date : 2021-07-04

Article Type : Research Paper

Abstract :İnternet tabanlı cihazların kullanımının artması, siber ortamda güvenlik sorunlarına yol açmaktadır. Kötü amaçlı yazılımlar, sistemlerin işleyişini bozabilir ve sistemlerdeki güvenlik açıkları nedeniyle veri gizliliğini tehlikeye atabilir. Siber saldırıları belirlemek ve sınıflandırmak için Saldırı Tespit Sistemleri (STS) geliştirilmektedir. Yapay zeka tabanlı yöntemler, STS sistemlerini iyileştirmek için daha sık kullanılmaktadır. Bu çalışmada, STS sistemlerinin geliştirilmesinde yaygın olarak kullanılan ISCX-2012 veri setinin kullanıldığı literatür çalışmaları gözden geçirilmiştir. Ayrıca bu veri seti kullanılarak makine öğrenmesi tabanlı güçlü bir yaklaşım ile siber saldırılar %100 doğrulukla tespit edilmiştir. Önerilen yöntemin sınıflandırma doğruluğu performansını artırmak için öznitelik ve hiperparametre seçme algoritmaları kullanılmıştır. Önerilen yaklaşımın yapay zeka temelli STS sistemleri geliştirmek için faydalı olacağı düşünülmektedir.
Keywords : Siber Saldırı, Saldırı Tespit Sistemleri, Makine Öğrenmesi