Makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak web hizmetlerinde XSS saldırı tespiti
XSS attack detection on web services using machine learning algorithms
Yazar: MAHSA KHANOGHLAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ BİNGÖL
Üsküdar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı / Yapay Zeka Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Sınıflandırma = Classification ; Web = Web ; Öznitelik seçimi = Attribute selection

Özet:
Web dünyasında, cihazların çoğalması ve aralarında veri aktarımının gerekli olması web servislerine olan ihtiyacı ortaya çıkarmıştır. Günümüzde birçok uygulama ve web sayfası, bilgileri kendi aralarında eşit olarak dağıtmak için web servislerine güvenmektedir.
Web servisleri, platform ve/veya dilden bağımsız olarak birçok uygulamanın, cihazın veya nodeun birbirleriyle iletişim kurmasına olanak tanır ve saldırılara karşı oldukça hassastır. Web servislerine yönelik tehditler ve saldırılar çok geniş bir alanı kapsamaktadır. OWASP (Open Web Application Security Project), Açık Web Uygulama Güvenliği Projesi olarak, birkaç yılda bir en yaygın 10 web uygulaması güvenlik açığının bir listesini yayınlar. Cross-Site Scripting (XSS), internetteki en yaygın siber güvenlik açıklarından biridir. XSS, genellikle saldırganlar tarafından bir web sitesine kötü amaçlı komut dosyaları ekleyerek bir web sitesine saldırmak için gerçekleştirilen bir saldırıdır. Bu saldırı, kullanıcıyı, kullanıcı oturumlarını ve tanımlama bilgilerini almak için özel olarak tasarlanmış bir web sayfasına götürecektir. Web hizmetleri güvenliği alanında, esas olarak protokoller ve standartlar şeklinde birçok çaba sarf edilmiştir, ancak bu alanda hala büyük bir boşluk vardır ve bazı sorunlar tam olarak çözülmemiştir. 
Bu tez çalışmasında, web servislerine yapılan XSS saldırılarını tespit etmek için makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmış ve yöntemleri optimize etmek için makine öğrenmesi algoritmaları ile birlikte genetik algoritma (GA) kullanılması önerilmiştir. Önerilen yöntem, kullanılan veri seti için daha az öznitelik sayısını nihai öznitelikler olarak kabul etmektedir.  Deneysel sonuçlar, önerilen yaklaşımın, mevcut sınıflandırma tekniklerinden iyi olan 0.9965'lik bir doğrulukla kötü amaçlı XSS yüklerini etkili bir şekilde tanımladığını göstermektedir.

Abstract:
In the web world, the proliferation of devices and the necessity of data transfer between them have revealed the need for web services. Many applications and web pages today rely on web services to distribute information evenly among themselves.
Web services allow many applications, devices, or nodes to communicate with each other, regardless of platform and/or language, and are highly vulnerable to attacks. Threats and attacks against web services cover a very wide area. OWASP (Open Web Application Security Project), as the Open Web Application Security Project, publishes a list of the 10 most common web application vulnerabilities every few years. Cross-Site Scripting (XSS) is one of the most common cybersecurity vulnerabilities on the internet. XSS is an attack usually carried out by attackers to attack a website by adding malicious scripts to it. This attack will take the user to a specially designed web page to retrieve user sessions and cookies. Many efforts have been made in the field of web services security, mainly in the form of protocols and standards, but there is still a large gap in this area and some problems are not fully resolved.
In this thesis, machine learning algorithms are used to detect XSS attacks on web services and it is suggested to use genetic algorithm (GA) together with machine learning algorithms to optimize the methods. The proposed method considers less number of features as final features for the data set used. Experimental results show that the proposed approach effectively identifies malicious XSS payloads with an accuracy of 0.9965, which is better than current classification techniques.