Destek vektör makinesi (DVM) sınıflandırma metodu kullanan saldırı tespit sistemlerinin performansının özellik seçimi ile artırılması
Performance increase of intrusion detection systems utilising support vector machine (SVM) classification method by feature selection
Yazar: UMUT KARACALARLI
Danışman: PROF. DR. MEHMET EMİN DALKILIÇ
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı / Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Çağımızın getirdiği teknolojik gelişmenin en somut örneklerinden biri olan
Internet, hayatımızı bir çok alanda kolaylaştırırken, bilgi sistemleri unsurlarındaki
zaafiyetlerin kötü niyetli kişiler tarafından kullanılması ciddi olumsuz sonuçlar
doğurmaktadır. Bilgisayar ağ güvenliğinde kullanılan anti virüs yazılımları,
güvenlik duvarları, kimlik doğrulama, erişim ve ortam kontrolü gibi sistemler
saldırı tespit sistemleri tarafından tamamlanmaktadır.
Anomali saldırı tespit sistemi modelinde daha çok sınıflandırma amacıyla
kullanılan destek vektör makinesinin performansını artırmak amacıyla özellik
seçimi yöntemleri kullanılmaktadır.
Bu araştırmada, KDD99 veri kümesi üzerinde, destek vektör makinesi ile
yapılan sınıflandırmanın performansının, Fisher Score özellik seçim yöntemiyle
artırılabildiği gösterilmektedir.
Çalışmada, özellik seçim yöntemiyle önem derecesine göre sıralanan
özelliklerden farklı alt kümeler oluşturulmaktadır. Alt kümedeki özellik sayısı
azaldıkça, kümedeki özelliklerden her birindeki değişimin kümenin
performansında daha çok etkiye neden olduğu, özellik alt kümesinde önem
derecesi daha az özelliklerin sayısının artmasıyla isabet oranında azalış ve çalışma
süresinde artış, ya da isabet oranında belirgin değişim olmasa da sadece çalışma
süresinde artış izlenmiştir.

Abstract:
While Internet is making our life easy in many aspects, which has been one
of the most concrete sample of the technological improvements in this era, misuse
of the deficiencies in information technology components creates negative results
seriously by people with malicious intensions. Systems used in network security
like antivirus software, firewalls, authentication verification, access and
environment controls are supplemented by intrusion detection systems.
Feature selection methods are utilized to increase the performance of
support vector machines which are used in anomaly intrusion detection system
model mainly for classification.
In this research, it is shown that classification performance of support vector
machine on KDD99 data set can be increased by Fisher Score feature selection
method.
In the study, different subsets are created of the attributes ordered by
importance by the feature selection method. It is seen that the less is the number
of the attributes in a subset, the more affected is the performance by the
replacement of any attribute in the subset, and that the more gets the number of
the low-value- attributes in a subset, either the accuracy score decreases and
execution time increases or accuracy score does not change notably and execution
time increases significantly.