Açık kaynaklardan siber tehdit istihbaratı verisi elde edilmesi
Obtaining cyber threat intelligence data from open sources
Yazar: UĞUR TEKİN
Danışman: PROF. DR. ERCAN NURCAN YILMAZ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Siber saldırıların her geçen gün artmasıyla birlikte siber güvenlik her kurum/kuruluş için giderek artan bir endişe haline gelmiştir. Küçük veya büyük her kurum/kuruluş siber tehditlere karşı önlem almakta ve yatırım yapmaktadır. Siber güvenliğin sağlanması, tehditlerin önlenmesi kapsamında güvenlik duvarları, saldırı tespit/önleme sistemleri, antivirüs, veri kaybı önleme yazımları vb. kullanılmaktadır ve siber tehditlerin tespit edilmesi maksadıyla bu cihaz/uygulamalardan elde edilen kayıtlar SIEM uygulamalarına gönderilmektedir. Siber tehditlerin doğru bir şekilde tespit edilebilmesi için siber tehdit istihbarat verilerinin söz konusu cihaz ve uygulamalarda kullanılması büyük önem arz etmektedir. İstihbarat olmadan savaş kazanmak ne kadar zor ise siber tehdit istihbaratı olmadan etkin bir siber güvenliğin sağlanması oldukça zordur. Siber tehdit istihbaratı ticari yazılımlar vasıtasıyla sağlanabileceği gibi açık kaynak platformlardan da elde edilebilmektedir. Bu çalışmada Twitter'dan elde edilen siber güvenlik verilerini işlemek için derin öğrenme modelleri kullanılmıştır. Özyinelemeli sinir ağları ile veri setinde yer alan tweetlerin siber tehdit istihbaratı ile ilgili olması durumu, ardından söz konusu siber tehdit istihbaratını (Ddos, malware, ransomware, vb.) sınıflandırması yapılmıştır. Çalışma sonucunda siber tehdit istihbaratı ilgili olup olmaması konusunda %88,64 tehdit istihbaratının türü sınıflandırılmasında ise %89,49 başarı elde edilmiştir.

Abstract:
With the increasing number of cyber-attacks, cyber security has become an increasing concern for every institution/organization. Every small or large institution/organization takes precautions and invests in cyber threats. Firewalls, intrusion detection/prevention systems, antivirus, data loss prevention software, etc., are used within the scope of ensuring cyber security and preventing threats. In order to detect cyber threats, the records obtained from these devices/applications are sent to SIEM applications. It is of great importance to use cyber threat intelligence data in these devices and applications in order to accurately detect cyber threats. As hard as it is to win a war without intelligence, it is also very difficult to provide effective cyber security without cyber threat intelligence. Cyber threat intelligence can be provided by commercial software as well as from open-source platforms. In this study, deep learning models were used to process the cyber security data obtained from Twitter. With recursive neural networks, the tweets in the data set are related to cyber threat intelligence, then the cyber threat intelligence (DDoS, malware, ransomware, etc.) is classified. As a result of the study, 88.64% success was achieved in terms of whether cyber threat intelligence is relevant or not, and 89.49% success was achieved in classifying the type of threat intelligence.