Uygulama katmanı için güvenlik duvarı geliştirilmesi
An efficient firewall for web applications (EFWA)
Yazar: METİN ŞAHİN
Danışman: PROF. DR. İBRAHİM SOĞUKPINAR
Gebze Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayar güvenliği = Computer security ; Siber güvenlik = Cyber security

Özet:
Günümüz teknolojisinin gelişmesi bilgisayar, telefon, tablet vb. iletişim
araçlarını http protokolünü kullanmaya yönlendirmiştir. Büyük veri akışı işlemlerin
http protokolü üzerinden olması, saldırganlar için bu protokolün hedef haline
gelmesine neden olmuştur. Saldırı önleme sistemleri için http trafiğini analiz etmek
ve saldırı girişimini tespit etmek önemli bir hal almıştır.Http çalışma prensibine bağlı
olarak yapılabilecek saldırılar nelerdir? Web uygulamalarında kullanılan içerik ile
ilgili olarak yapılabilecek saldırılara karşı ne gibi önlemler alınabilir? Web
uygulamaları güvenliği hakkında ne gibi çalışmalar yapılmıştır? Bu gibi sorunlar
incelenmiştir. Daha sonra günlük hayatta kullanılan yöntemleri referans alarak bu
sorunlara farklı bir bakış açısı kazandırılmaya çalışılmıştır.
Saldırı tespit sistemi için imza tabanlı, anormallik tabanlı ve karma yöntemler
kullanılmaktadır. Saldırganların http trafiğini kullanarak en sık başvurdukları saldırı
yöntemleri OWASP'ın (The Open Web Aplication Security Project) açıklamalarına
göre SQL enjeksiyonu, siteler arası betik yazma (XSS) ,siteler ötesi istek sahteciliği
(CRLF enjeksiyonu ),zararlı dosya çalıştırma, güvensiz doğrudan nesne başvurusu
vb. yöntemlerden oluşmaktadır. Bu saldırılar için anormallik tabanlı saldırı önleme
yönteminden bahsedilmektedir. Anormallik saldırı yöntemlerinde bilinmeyen
saldırılar oluşturulabilmektedir. Saldırılar için oluşturulacak algoritma bu bilinmeyen
yöntemlerin tanımlanmasına çalışılmıştır.
Bu çalışmada popüler saldırı türlerini barındıran ve açık kaynaklı olarak
erişilebilen CSIC 2010 HTTP veri kümesi kullanılmıştır.Veri setinde 36000 normal
ve 25000 den fazla anormallik isteklerinden oluşmaktadır. Veri seti üzerinde yapılan
çalışma ile öznitelik tablosu ortaya çıkarılmıştır. Bu öznitelik tablosu kullanılarak
saldırılara karşı sınıflandırmalar oluşturulmuştur.
Ortaya çıkan sınıflar için Karar Ağacı (C4.5), K En Yakın Komşuluğu (KNN)
algoritmaları kullanılmıştır. Sonuç olarak %96.26 gibi önemli sonuca ulaşılmıştır.
Anahtar Kelimeler:Web Saldırıları Algılama, Web Uygulamaları Güvenlik
Duvarı, Makine Öğrenme, Veri Madenciliği Algoritmaları

Abstract:
Today, with the development of technology, communication tools like
computers, phones, tablets and etc. use the http as default protocol. The fact that
large data stream transactions are over the http protocol has caused this protocol to
become a target for attackers. It is important to analyze HTTP traffic for attack
prevention systems and to detect attack attempts. What are the attacks that can be
done depending on the HTTP working principle? What precautions can be taken
against the attack that can be done with respect to the content used in web
applications? What kind of work has been done about security of web applications?
Such questions have been examined. Later on, we tried to give a different
perspective to these problems by taking the methods we use in daily life as reference.
Signature based, anomaly based and mixed methods are used for the intrusion
detection system. The most common attack methods applied by attackers using http
traffic are SQL injection, cross-site scripting (XSS), cross-site request forgery
(CRLF injection), malicious file execution, unsafe direct object reference (OSS) etc.
For these attacks, we will talk about anomalous attack prevention. Unknown attacks
can be created in abnormal attack methods.
The algorithm to be created for the attackers is trying to identify these unknown
methods. The study used the CSIC 2010 HTTP dataset, which contains popular types
of attacks and is openly accessible. There are 36000 normal and 25000 abnormal
requests in the data set. The feature table is revealed by the study on the data set.
This feature table is used to classify against attack. Decision Tree (C4.5), K
Nearest Neighborhood (KNN) algorithms were used for the emerging classes. As a
result, a significant result of 96.26% has been achieved.
Keywords:Web AttacksDetection, Web Applications Security Walls, Machine
Learning, Data MiningAlgorithms