Saldırı tespit sistemlerinde yapay sinir ağlarının kullanılması
Intrusion detection system using neural networks
Yazar: HALUK TANRIKULU
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MURAT H. SAZLI
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Çok katmanlı ağlar = Multilayer networks ; Çok katmanlı perseptronlar = Multilayer perceptrons

Özet:
İnternet'in yaygınlaşması ile bilgisayar ağları üzerinde oluşan saldırılar artmaktadır. Gelişen yazılım teknolojileri sayesinde geleneksel savunma ve tespit sistemlerinin yerine daha hızlı ve saldırıyı önceden sezebilen akıllı savunma mekanizmaları geliştirilmiştir.Bu çalışma kapsamında ağ üzerindeki bilgi sistemlerine yapılan saldırıların tespitinde Yapay Sinir Ağlarının (YSA) kullanılması araştırılmış, yüksek başarımı tespit edilmiş ve örnek bir saldırı tespit sistemi (STS) oluşturulmuştur.Bu tez çalışmasında STS'lerin oluşturulmasında kullanılan YSA'nın ağ güvenliği kapsamında ne gibi görevler üstlendiği ve nasıl çözümler ürettiği incelenmektedir.Deneylerde Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) tarafından yapılan çalışmalarda oluşturulan veri setleri kullanılmıştır. Bu veri setleri düzenlenerek MATLAB üzerinde örnek bir STS oluşturulmuş ve oluşturulan STS'lerde çok katmanlı algılayıcılar (ÇKA) kullanılmış, geliştirilen modelin ağ güvenliğinde kullanılması ve başarısı için önerilerde bulunulmuştur. DARPA eğitim veri setleri üzerinde düzenleme ve gerekli değişikliler yapıldıktan sonra YSA'ın eğitiminde kullanılmıştır. Eğitilen YSA, DARPA tarafından oluşturulan test veri setleri ile test edilmiş ve YSA'nın dışarıdan yapılan saldırıları tespit ettiği gözlenmiştir. Saldırıların tespitinde YSA'nın normal veri akışı içine saklanan anormal veri akışını ve kötüye kullanım saldırılarını başarılı bir şekilde sınıflayabildiği izlenmiştir.Oluşturulan YSA'nın başarımını artırmak için farklı yöntemler kullanılmıştır. Kullanılan yöntemlere göre başarı oranları karşılaştırılmış, hız ve başarım açısından üstünlükleri tartışılmıştır.

Abstract:
Network intrusions increase steadily with the rapid expansion of Internet. By means of the development of software technologies, conventional defense and identification systems were replaced with the rapid and proactive sensible systems.In the present study, neural networks in the detection of intrusions towards information systems were analyzed and high performance was determined and a sample intrusion detection system was constructed.Benefits of neural networks in the intrusion detection systems and the solutions are examined in this research.Data sets produced by Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) are reorganized and used in the experiments.With these sets, an example intrusion detection system (IDS) using Multi Layer Perceptrons (MLP) is established in MATLAB. Consequently, suggestions are made in order to use the proposed system in the network security. After making required changes on DARPA data sets, they are used in training various neural networks. Then, the trained neural networks are tested by DARPA test data. Finally, we observed that the proposed method using neural networks is quite successful in detecting intrusions. In the detection of intrusions, neural networks could find abnormal data flow mixed with normal data flow. Besides, misuse intrusions are successfully classified.In order to maximize the performance of the proposed neural networks within the scope of this thesis, various methods are used. Success rates were compared with respect to the employed methods and speed and performance advantage are discussed.