A Methodology to Detect Distributed Denial of Service Attacks

Authors : Ömer ASLAN

Pages : 149-158

Doi:10.17671/gazibtd.1002178

View : 12 | Download : 7

Publication Date : 2022-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Dağıtılmış hizmet reddi (Distributed denial of service- DDoS) saldırıları, sistemin kullanılabilirliğini hedef alarak normal kullanıcıların sisteme erişimini engelleyen en yıkıcı siber saldırılardandır. DDoS saldırılarından sadece bilgisayarlar değil, aynı zamanda çok sayıda akıllı telefon ve Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları da etkilenmektedir. DDoS saldırılarını etkili bir şekilde durduran veya önleyen iyi bilinen bir sistem yoktur. Düşük hesaplama yükü ile yüksek doğrulukta etkili bir DDoS tespit sistemi tasarlamak hala çok zorlu bir iştir. Bu makalede, DDoS saldırı türlerini tespit etmek ve sınıflandırmak için kullanılan bir yöntem önerilmiştir. Metodolojimiz üç bölümden oluşmaktadır: veri ön işleme, özellik seçimi ve sınıflandırma. Öncelikle modelimize uygun olmayan bazı özellikleri elimine etmek için veri ön işleme yapılmıştır. İkinci olarak, en önemli özellikler Bilgi Kazanımı, Kazanç Oranı, Korelasyon Katsayısı ve Relief algoritmaları kullanılarak seçilmiştir. Öznitelik sayısı 87'den 20'ye düşürülmüştür. Son olarak, çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak normal ağ trafiği DDoS saldırılarından ayrıştırılmıştır. Ayrıca, DDoS saldırı türlerine göre de sınıflandırma yapılmıştır. Önerilen yöntem, CIC-DDoS2019 veri seti üzerinde test edilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin literatürdeki öncü yöntemlere göre daha iyi performans gösterdiğini doğrulamıştır.
Keywords : siber saldırılar, DDoS tespiti, DDoS saldırılarının sınıflandırılması, özellik seçimi, makine öğrenmesi