Bulut ağ ortamında dağıtılmış hizmet reddi (DDoS) saldırılarını algılamak için derin öğrenme tabanlı bir sistem
Deep learning based system for detecting distributed dental of service (DDoS) attacks in the cloud network
Yazar: EMİNE DENİZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SOYDAN SERTTAŞ
Kütahya Dumlupınar 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:
Bulut bilişim, işletmelerin ve kullanıcıların kaynakları paylaşarak esnek ve ölçeklenebilir hizmetler sunabildiği verimli bir teknolojidir. Ancak, bu paylaşımlı teknoloji, saldırganların dağıtılmış hizmet reddi saldırıları (Distributed Denial of Service – DDoS) gibi çeşitli siber tehditleri gerçekleştirmesine olanak tanır. Potansiyel etkisi nedeniyle bu DDoS saldırıları çok yıkıcı ve şiddetlidir. Bu saldırılar sonucunda sunucular kullanıcılara hizmet veremez ve çöker. Ayrıca kuruluşların itibarlarının zedelenmesine ve maddi kayıplara neden olur. Bu nedenle, kurum ve kuruluşların karşılaştığı saldırılar hiyerarşisinin neredeyse en üstüne yerleştirilir. 
Bu tez çalışmasında, bulut bilişim ortamlarında meydana gelen hizmet reddi saldırılarının tespiti amaçlanmıştır. Bulut tabanlı veri seti elde etmenin zorluklarından dolayı çalışmanın ana motivasyonu bulut tabanlı bir sistemde veri seti oluşturulması ve sonrasında bu veri setini kullanarak derin öğrenme algoritmalarının saldırı tespit performanslarının karşılaştırılması olmuştur. İlk olarak bulut tabanlı bir sistem oluşturulmuştur. OpenStack çerçevesinde bir ağ topolojisi oluşturulduktan sonra HTTP flood saldırısı yapılmıştır. Yapay Sinir Ağı (Artifical Neural Network-ANN), Evrişimli Sinir Ağı (Convolutional Neural Network-CNN) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (Long Short Term Memory-LSTM) modelleri kullanılarak bu modellere ait performans sonuçları incelenmiştir. LSTM modeli %98 doğruluk değeri ile en iyi performans sonucunu veren model olmuştur.

Abstract:
Cloud computing is an efficient technology where businesses and users can provide flexible and scalable services by sharing resources. However, this shared technology allows attackers to carry out various cyber threats such as Distributed Denial of Service (DDoS) attacks. Because of its potential impact, these DDoS attacks are very destructive and violent. As a result of these attacks, servers cannot serve users and crash. In addition, it causes damage to the reputation of organizations and financial losses. Therefore, it is placed almost at the top of the hierarchy of attacks faced by institutions and organizations.
	In this thesis, it is aimed to detect denial of service attacks that occur in cloud computing environments. Due to the difficulties of obtaining a cloud-based data set, the main motivation of the study was to create a data set in a cloud-based system and then to compare the intrusion detection performances of deep learning algorithms using this data set. First, a cloud-based system was created. After creating a network topology in the OpenStack framework, an HTTP flood attack was made. The performance results of these models were examined by using Artificial Neural Network (ANN), Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short Term Memory (LSTM) models. The LSTM model was the model that gave the best performance result with an accuracy value of 98%.