Saldırı tespit sistemlerinde kullanılan makine öğrenmesi tekniklerinin performans analizi
Performance analysis of machine learning techniques used in attack detection systems
Yazar: UFUK MURTAZA
Danışman: PROF. DR. ZAFER ASLAN
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayar destekli mühendislik = Computer aided engineering ; Öğrenme algoritmaları = Learning algorithms

Özet:
Günümüz çağında teknoloji hızla ilerlemektedir. İnternet aleminde sürekli yeni gelişmeler yaşanmaktadır. Bu gelişmeler neticesinde internet kullanıcı sayıları, web uygulamalarının artması gibi etkenler veri güvenliği denilen bir konuda birtakım riskleri de yanında getirmiştir. Veri ve ağ güvenliği için kullanılan bir araç olan Saldırı Tespit Sistemleri (STS), güvenli dahili ağlara belirli simülasyonlar geliştirerek saldırıları önlemektedir. Bunun yanı sıra beklenmeyen giriş ve erişim isteklerini tespit ederek başarılı bir şekilde tehditleri uzaklaştırmaktadır. Günümüzde birçok araştırmacı bu tehditleri önlemek amacıyla daha güvenli STS üzerinde çalışmaktadır. Bu hedef doğrultusunda literatür üzerinde farklı makine öğrenmesi teknikleri ile denenmiş birçok saldırı tespit sistemi vardır. Ancak STS makine öğrenmesi tekniklerinin performans karşılaştırması sınırlı sayıda bulunmaktadır. Uygulamalarda farklı teknikler üzerinde çalışılmıştır. Makine öğrenmesi teknikleri olarak karar ağaçları, yapay sinir ağları, rastgele orman, Naive Bayes, AdaBoost, lojistik regresyon, K en yakın komşu algoritmalarının veri seti üzerindeki performansları ve başarı oranları değerlendirilmiştir. Değerlendirmede F ölçütü, kesinlik, seçicilik, doğruluk, duyarlılık ve ROC eğrisi analizleri yapılarak sınıflandırmaları gözlenmiştir. Çalışmalar üzerinde veri seti olarak NSLKDD kullanılmıştır. Problemin çözümüne yönelik olarak veri seti, Waikato Environment Knowledge Analysis (WEKA) ortamında analiz edilmiştir.  Veri seti üzerinde uygulanan birçok algoritma yakın değerler vermiş olmakla beraber, en yüksek performansı %98,56 sınıflandırma oranı ile K en yakın komşu (KNN) uygulamalarının gösterdiği saptanmıştır.

Abstract:
In today's age, technology is advancing rapidly. There are always new developments in the internet world. As a result of these developments, factors such as the number of internet users and the increase of web applications brought some risks in a subject called data security. Intrusion Detection Systems (STS), a tool used for data and network security, prevent certain attacks by developing certain simulations to secure internal networks. In addition, it successfully removes threats by detecting unexpected entry and access requests. Recently, many researchers are working on safer STS to prevent these threats. In line with this goal, there are many intrusion detection systems on the literature that have been tried with different machine learning techniques. However, the performance comparison of STS machine learning techniques is limited. Different techniques have been studied in applications. The performance and success rates of decision trees, artificial neural networks, random forest, adaboost, logistic regression, Naive Bayes, K nearest neighbor algorithms on machine learning techniques were evaluated. In the evaluation, F criterion, precision, selectivity, accuracy, sensitivity and ROC curve analysis were performed and their classifications were observed. NSLKDD was used as a data set on the studies. For the solution of the problem, the data set was analyzed in the Waikato Environment Knowledge Analysis (WEKA) environment. Although many algorithms applied on the dataset gave close values, it was determined that the highest performance was the closest neighbor (KNN) applications with a classification rate of 98.56%.