Makine Öğrenmesi ve Genetik Algoritma Kullanılarak Anomali Tabanlı Saldırı Tespit Sistemi
Anomaly Based Intrusion Detection System Using Machine Learning And Genetic Algorithm
Yazar: MUSTAFA VEYSEL ÖZSARI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYHAN AYDIN
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Saldırı tespit sistemi (IDS) = Intrusion detection system (IDS)

Özet:
Teknolojinin hızlı ilerleyişi ve online olanaklarının artışı, günlük yaşantımıza büyük etkiler getirmektedir. Artık bankacılık işlemleri, alışveriş ve daha birçok faaliyet, internet aracılığıyla gerçekleştirilebilmektedir. Ancak, bu dijital dünya, aynı oranda siber saldırılar ve kötüye kullanıma da açık hale getirmiştir. Bu nedenle, verilerimizin güvende olması için ağ güvenliğinin sağlanması son derece kritik bir öneme sahiptir.

Bilgi güvenliği alanında, yapay zeka temelli yaklaşımların kullanımı hızla popülerlik kazanmaktadır. Bu yaklaşımlar, potansiyel tehditleri tanımlama ve engelleme konusunda etkili bir araç olarak öne çıkmaktadır. Ancak, saldırıları tespit etmek amacıyla toplanan veriler genellikle çok sayıda özellik içermektedir. Bu özelliklerin etkili bir şekilde işlenmesi, veri madenciliği ve makine öğrenimi alanlarında karşılaşılan önemli bir zorluktur.

Bu çalışmanın amacı, USB-IDS-1 veri kümesindeki özellikleri genetik algoritma kullanarak azaltmak ve çeşitli sınıflandırıcılarla değerlendirmektir. Karar ağaçları, rastgele orman, kNN, Naive Bayes ve yapay sinir ağları gibi çeşitli sınıflandırıcılar kullanılmıştır. Değerlendirme kriterleri olarak doğruluk oranı, duyarlılık, kesinlik ve F1-skordan faydalanılmıştır.

Elde edilen sonuçlar, genetik algoritmanın Hulk ve Slowloris veri setlerinde oldukça başarılı olduğunu, Slowhttptest verilerinde kısmen etkili olduğunu ancak TCP kümesinde başarılı olamadığını göstermektedir. Bununla birlikte, Slowhttptest ve TCP verilerinde tüm özelliklerin kullanılması sonucunda algoritmaların performansının düşük kaldığı görülmüştür.

Abstract:
The rapid advancement of technology and the increasing online opportunities it brings have had a significant impact on our daily lives. Nowadays, banking transactions, shopping, and many other activities can be carried out through the internet. However, this captivating digital world has also become equally vulnerable to cyberattacks and misuse. Therefore, ensuring the security of our data through network security has become critically important.

In the field of information security, the use of artificial intelligence-based approaches has rapidly gained popularity. These approaches have emerged as effective tools for identifying and mitigating potential threats. However, data collected for intrusion detection often contains numerous features. Effectively processing these features poses a significant challenge in the realms of data mining and machine learning.

The objective of this study is to reduce the dimensionality of features in the USB-IDS-1 dataset using genetic algorithms and evaluate their performance with various classifiers. Various classifiers, including decision trees, random forests, k-NN, Naive Bayes, and artificial neural networks, were employed. Evaluation criteria encompass accuracy rate, sensitivity, precision, and F1-score.

The obtained results indicate that the genetic algorithm demonstrates considerable success in the Hulk and Slowloris datasets, exhibits partial effectiveness in the Slowhttptest data, but falls short of expectations in the TCP dataset. Nevertheless, it is important to note that even when employing all features in the Slowhttptest and TCP datasets, the overall performance of the algorithms remains suboptimal.