Kablosuz sensör ağlarda ağ katmanında meydana gelen dos saldırılarının derin öğrenme yöntemleriyle tespit edilmesi
Detection of dos attacks occuring at network layer with deep learning methods in wireless sensor networks
Yazar: CELİL OKUR
Danışman: DOÇ. DR. MURAT DENER
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgi Güvenliği Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Güvenlik = Security ; Kablosuz sensör ağları = Wireless sensor networks ; Saldırı tespit sistemi (IDS) = Intrusion detection system (IDS)

Özet:
Kablosuz Sensör Ağlarının (KSA) kullanım alanları ve entegre olduğu sistem sayısı arttıkça
popülaritesi artmakta ve bu durum saldırganların da dikkatini çekmektedir. KSA çalışma
ortamı ve imkânları nedeniyle saldırıya açık bir yapıya sahiptir. Saldırganlar sensör ağlarına
ağ içinden ve ağ dışından olmak üzere iki yolla; ağa sızmaya, ele geçirmeye, manipüle
etmeye yönelik saldırılar gerçekleştirmektedirler. Gerçekleştirilen bu saldırılar katmanlara
göre farklı şekilde uygulanmaktadır. Sensör ağlarda gerçekleştirilen bu saldırıların ardından
ağ trafik verileri incelenmekte ve sonraki muhtemel saldırıların önüne geçmek için zararlı
trafik ve düğüm davranışları analiz edilmektedir. Ağdan alınan ham veriler bazı ön
işlemlerden geçirilerek öğrenme modelleri tarafından kullanılabilecek hale getirilmektedir.
Modellerle incelenen veri, ağ trafik türlerine göre kategorize edilerek ağda gerçekleştirilen
saldırılar tespit edilmektedir. KSA'da öğrenme modelleri ile yapılan saldırı tespitleri klasik
tespit yöntemlerine göre yüksek doğruluk yüzdeleri ile gerçekleştirilmektedir. Bu tez
çalışmasında KSA ağ katmanı saldırılarından olan Blackhole, Flooding, Selective
Forwarding saldırıları Network Senario (NS 2) benzetim ortamında oluşturularak
uygulanmış, WSN-BFSF veri seti elde edilmiş, elde edilen veri seti gerekli ön işlemlerden
geçirilerek öğrenme modelleri ile incelemeye hazır hale getirilmiştir. Random Forest,
Decision Tree, Naive Bayes ve Logistic Regression olmak üzere 4 farklı makine öğrenme
modeli ve Multilayer Perception (MLP), Convolutional Neural Network (CNN), Long Short
Term Memory (LSTM) ve Gated Recurrent Unit (GRU) olmak üzere 4 farklı derin öğrenme
modeli ile toplamda 8 farklı modelle veri seti incelenmiştir. Modeller ile elde edilen deneysel
sonuçlar detaylı olarak sunulmuştur.

Abstract:
As the usage areas of wireless sensor networks and the number of systems it is integrated
increase, their popularity also increases which attracts the attention of attackers. WSN has a
structure open to the attacks due to its working environment and opportunities. Attackers
carry out attacks to infiltrate, seize, and manipulate sensor networks both inside and outside
the network. These attacks are carried out differently based on the layers. After these attacks
on sensor networks, network traffic data is examined and malicious traffic and node
behaviors are analyzed to prevent possible future attacks. The raw data received from the
network is made usable by learning models by passing some preprocessing. The data
analyzed with the models are categorized according to the network traffic types and the
attacks carried out on the network are detected. In WSN, attack detections made with
learning models are performed with high accuracy percentages compared to classical
detection methods. In this study, the data set was obtained by performing Blackhole,
Flooding, Selective Forwarding attacks, which are network layer attacks in WSN in the
Network Senario (NS 2) simulation environment, and the obtained data set was made ready
for examination with learning models after the necessary preprocessing. The data set was
examined with four different machine learning models, namely Random Forest, Decision
Tree, Naive Bayes and Logistic Regression, and four different deep learning models, namely
Multilayer Perception (MLP), Convolutional Neural Network (CNN), Long Short Term
Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) with 8 different models. Result of
models are explained in detail.