Veri setine uygulanan ön işlemlerin anomali tabanlı saldırı tespit modellerinin performansları üzerindeki etkisinin incelenmesi
Examination of the effect of preprocessing applied to the dataset on the performances of anomaly based intrusion detection models
Yazar: ESEN GÜL İLGÜN
Danışman: PROF. DR. REFİK SAMET
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Disiplinlerarası Adli Bilimler Ana Bilim Dalı / Adli Bilişim Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgi güvenliği = Information security ; Kodlama = Coding ; Saldırı tespit sistemi (IDS) = Intrusion detection system (IDS) ; Siber güvenlik = Cyber security ; Siber saldırı = Cyber attack ; Veri güvenliği = Data security ; Veri setleri = Data sets ; Ölçekleme = Scaling

Özet:
Bu çalışma, veri setine uygulan ön işlemlerin, saldırı tespit modellerinin performansı üzerindeki etkisini inceleyerek, saldırı tespit başarısı ve saldırı tespit hızı yüksek bir saldırı tespit modelini oluşturmak için bir metodoloji önerilmesi, metodolojisinin uygulanması, alınan sonuçları değerlendirerek, karşılaşılan problemlere çözüm önerisi sunmak amacıyla yapılmıştır.

       Çalışmanın ilk aşamasında yapılan literatür taraması sonucunda; anomali tabanlı saldırı tespit modeli geliştirilirken, veri setine uygulanan birden fazla ön işleme aynı anda odaklanan ve veri setine en uygun ön işlemleri seçmek adına çok sayıda yöntemi deneyip test eden yeterince çalışma olmadığı görülmüştür. Bu nedenle kategorik veri kodlama, ölçeklendirme ve öznitelik seçimi ön işlemlerinin üçünün ayrı ayrı ve birlikte uygulanmasının saldırı tespit modelinin başarısı üzerindeki etkisine odaklanan bir çalışma yapmak istenmiştir.

       Önerilen metodoloji kullanılarak ölçeklendirme ön işlemi dışında, her ön işlemin modellerin başarısı üzerinde olumlu bir etki yaptığı; fakat en yüksek saldırı tespit hızına ve başarısına, tüm ön işlemlerin birlikte uygulandığı veri seti ile kurulan modellerle ulaşıldığı görülmüştür. Veri setine uygun kategorik kodlama yönteminin seçilmesinin ve hibrit öznitelik seçim yönteminin model başarısına kayda değer bir katkıda bulunduğu görülmüştür.

Abstract:
This study examines the effect of pre-processings applied to the data set on the performance of anomaly-based intrusion detection models developed with machine learning method, to suggest a methodology to create an intrusion detection model with high intrusion detection success and intrusion detection speed, to apply the methodology, to evaluate the results and to address the problems encountered made to propose a solution.

         As a result of the literatüre review made in the first stage of the study; while developing anomaly-based intrusion detection model, it has been observed that there are not enough studies that focus on more than one preprocessing applied to the data set at the same time and that try and test a vaste number of methods in order to select the most suitable preprocesses for the data set. Therefore, it is asked to conduct a study focusing on the effect of applying categorical data coding, scaling and feature selection preprocesses separately and together on the success of the intrusion detection model.

        By using the suggested methodology, it has been observed that except for the scaling pre-process, each pre-process has a positive effect on the success of the models, however the highest attack detection speed and success is achieved with the models established with the data set in which all the pre-processes are applied together. It was seen that choosing the categorical coding method suitable for the data set and the hybrid feature selection method contributed considerably to the model success.