Makine ve derin öğrenme tekniklerine dayalı olarak güvenlik duvarı verilerinin analizi
Analysis of firewall data based on machine and deep learning techniques
Yazar: SİNAN DEMİR
Danışman: PROF. DR. ZAFER ASLAN
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Teknoloji geliştiği sürece bununla birlikte siber saldırılar ve kullanılan yazılımlar da gelişmektedir. Teknoloji firmaları ne kadar kendilerini geliştirse de bununla birlikte kötü niyetli kişiler de geliştirilen her sistemde kendi saldırı yöntemlerini geliştirmekte, günlük hayatta kullandığımız teknolojik cihazlardan gerekli/istedikleri bilgilere ulaşmak için çalışmalar yapmaktadır. Bu sebeple koruma düzeyi doğru şekilde ve iyi olmayan tüm cihazlar hem donanımsal hem de yazılımsal olarak saldırılara açık ortam yaratmaktadırlar. Günümüzde hayatımıza kolaylık sağlayan teknolojik uygulamaları, internet bağlantısı olmadan kullanabilmek ise neredeyse imkansız hale gelmiştir. Kullanmış olduğumuz bu uygulamalar veya kullanmak zorunda olduğumuz web sitelerinin bazıları, içlerinde kötü amaçlı yazılım (bilgi çalma, şifre öğrenme vb.) barındırabilmektedir. Bunun önüne geçebilmek için ise cihazlarımızda kullanmış olduğumuz antivirüs programları veya Firewall (Güvenlik Duvarı) yazılım/sistemleri, güvenlik için çok yüksek derecede önem arz etmektedir.
Bu çalışmada İstanbul'da Uluslararası öğrencilerin de eğitim aldığı bir vakıf üniversitesinin Firewall cihazının log dosyasından elde edilen 1000000 satır verinin bulunduğu veri setinden makine ve derin öğrenme algoritmaları (Desicion Tree, KNN, SVM, NN ve RNN) kullanılarak sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. Kullanılan veri seti içerisindeki tüm kişisel ve önem arz edecek bilgiler kaldırılmıştır. Geriye kalan veriler ise hedef port, NAT Port, işlem, gönderilen ve alınan byte bilgileri, paketleme için harcanan süre ve PKTS bilgilerini içermektedir. Çalışmanın sonuçlarında tüm algoritmalar arasında en başarılı sonuç Desicion Tree %99.95 ve K-Nearest Neighbors %99.41 olarak saptanmıştır. Tüm algoritmaların sonuçları ve öğrenme oranları, tablolar halinde ve grafiksel olarak gösterilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Derin Öğrenme, Makine Öğrenmesi, Siber Güvenlik, Firewall, İnternet

Abstract:
As technology advances, so do cyber attacks and the software used for them. While technology companies continue to develop themselves, malicious individuals also develop their own attack methods on every system developed, working to access the necessary/required information from the technological devices we use in our daily lives. Therefore, devices with poor protection create an open environment for hardware and software attacks, regardless of how well technology firms improve themselves. Nowadays, using technological applications that provide convenience in our lives without internet connection has become almost impossible. Some of the applications we use or the websites we are forced to use may contain malicious software (such as stealing information, learning passwords, etc.). To prevent this, antivirus programs or firewall systems/software used on our devices are extremely important for security.     
In this study, classification studies were conducted using machine and deep learning algorithms (Decision Tree, KNN, SVM, NN, and RNN) on a dataset containing 1000000 lines of data obtained from the log file of a firewall device in a foundation university in Istanbul, where international students also receive education. All personal and important information in the dataset used has been removed. The remaining data includes target port, NAT port, process, sent and received byte information, time spent on packaging, and PKTS information. In the results of the study, the most successful algorithms were found to be Decision Tree at 99.95% and K-Nearest Neighbors at 99.41%. The results of all algorithms are presented in tables and graphically displayed according to their learning rates.

Keywords: Deep Learning, Machine Learning, Cyber Security, Firewall, Internet