IoT için makine öğrenmesi tabanlı saldırı tespiti
Machine learning based intrusion detection for IoT
Yazar: AYÇA NUR KAHYA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA NERGİS YOLAÇAN
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Robotik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Bilgisayar ağ protokolleri = Computer network protocols ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Nesnelerin interneti = Internet of things ; Siber güvenlik = Cyber security ; Siber saldırı = Cyber attack

Özet:
İnternet ve iletişim teknolojilerinin gelişimi ile internete bağlanabilen akıllı 
cihazların sayısı gün geçtikçe artmaktadır. Bu cihazlar, bilgisayar ve sunucularda olduğu 
gibi savunma mekanizmalarına sahip değildir. IoT ağları, günümüzde farklı nitelikteki kritik 
ortamları izlemek için giderek daha popüler hale gelmektedir. IoT cihazlarının çok sayıda 
bulunması nedeniyle, bu ağların ve cihazların güvenliği kritik bir konudur. IoT için en çok 
kullanılan mesajlaşma protokollerinden olan MQTT protokolü, asenkron iletişim gerektiren 
yazılım uygulamalarında kullanılmaktadır. IoT cihazların ve ağların güvenliğini sağlamak 
için başvurulan yaklaşımlardan biri de ağa yapılan saldırıların tespit edilmesidir. MQTT 
protokolüne yapılan saldırıların tespit edilmesi için hem ağ katmanında hem de uygulama 
katmanında gerçekleşen verilerin önemi vardır. Toplanan verilerin çeşitli yöntemlerle 
değerlendirilecek bir saldırı olup olmadığı noktasında sonuca ulaştırılması gerekmektedir. 
Günümüzde bu amaçla makine öğrenimi gibi yenilikçi algoritmalara dayalı olarak siber 
saldırıların tespiti yapılmaktadır.
Bu çalışmada IoT cihazlarından gelen veriler makine öğrenmesi ve derin öğrenme 
ile sınıflandırılarak bir saldırı tespiti gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen çoklu sınıflandırma 
sayesinde, sistemde meydana gelen davranışlar saldırı ise ne tür bir saldırı olduğunu da tespit 
edilebilmiştir. Çalışmada, bir MQTT broker'ında konulara abone olan IoT cihazlarını 
kullanarak sistemin bir prototipi oluşturulmuştur. Saldırı tespitini uygulamak ve makine 
öğrenimi modellerini eğitmek için MQTTset veri kümesinin nasıl kullanılabileceği bu 
çalışmada açıklanmıştır. MQTTset veri kümesine, bu çalışmada oluşturulan IoT ev ağından 
elde edilen verilerin eklenmesi ile veri kümesi genişletilmiştir, bu sayede dengeli bir veri 
kümesi elde edilmiştir. Mevcut saldırı tiplerine yeni saldırı çeşidi de eklenerek veri 
kümesinin zenginleştirilmesi hedeflenmiştir. Genişletilen veri kümesinin analizlerinde 
çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları ve derin öğrenme algoritmalarına yer verilmiştir. 
Sistemin MQTT protokolüne gerçekleştirilen saldırılar kapsamında deneysel 
değerlendirmesi ve karşılaştırmalar bu çalışma kapsamında sağlanmıştır.

Abstract:
With the development of the Internet and communication technologies, the number 
of smart devices that can connect to the Internet is increasing day by day. These devices 
don't have defense mechanisms like computers and servers. Novadays, IoT networks are 
becoming more and more popular for monitoring different types of critical devices. Due to 
the large number of IoT devices, the security of these networks and devices is a critical issue. 
MQTT protocol, one of the most used messaging protocols for IoT, is used in software 
applications which require asynchronous communication. One of the approaches used to 
ensure the security of IoT devices and networks is to detection of attacks on the network. 
The data that occurs at both the network layer and the application layer is important for 
detecting attacks on the MQTT protocol. The collected data should be evaluated by various 
methods and the conclusion should be reached at the point of whether there is an attack or 
not. For this purpose, cyber attacks are detected based on innovative algorithms such as 
machine learning.
In this study, attack detection was performed by classifying the data from IoT devices 
with machine learning and deep learning. Thanks to the developed multi-classification 
system, the changes in the system and the type of attack could be detected. In this Thesis, a 
prototype of the system is created by using IoT devices subscribed to topics in MQTT broker. 
This thesis explains how the MQTTset dataset can be used to implement intrusion detection 
and training of machine learning models. The dataset has been expanded by adding the data 
obtained from the IoT home network to the MQTTset dataset, thus a more balanced dataset 
has been obtained. It is aimed to enrich the dataset by adding a new attack type to the existing 
attack types. Machine learning algorithms and deep learning algorithms are included in the 
analysis of the expanded dataset. Experimental evaluation of the system's attacks on the 
MQTT protocol and their comparisons are provided in this thesis.