Yazılım tanımlı ağ temelinde yönetilen insansız hava araçlarına yönelik (DDoS) saldırı tespit ve önleme
Detection and prevention of unmanned aerial vehicles (DDoS) attacks managed on the basis of software-defined networking
Yazar: HARUN TAN
Danışman: DOÇ. DR. CEMAL KOÇAK
Gazi 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

Özet:
Günümüzde sahip olduğu yetenekler, kullanım alanlarının çeşitliliği sebebiyle İnsansız Hava Araçlarına (İHA) olan talep her geçen gün oldukça artmaktadır. İHA'ların toplu bir şekilde hareket ettirilmesiyle birçok soruna yönelik çözüm üretilmekte ve çeşitli yeni oluşumlar meydana gelmektedir. İHA'ların toplu bir şekilde yönetilmesi için aralarında bir iletişimin (ağın) oluşturulması gerekmektedir. Bu ihtiyacın karşılanabilmesi için İHA'lar arasında güvenli ve yönetilebilir bir ağ yapısı olarak Yazılım Tanımlı Ağlar (YTA) kullanılabilmektedir. YTA'lar, geleneksel ağ yapısından farklı olarak, ağ yönetim ve kontrolünü merkezi bir kontrol noktası üzerinden ağ kaynaklarının dinamik olarak yapılandırılmasına olanak tanır. Bu yapılandırma, yönetim katmanında ağ trafiğini daha esnek ve verimli bir şekilde kullanma imkânı sağlar. YTA sayesinde elde edilen bu güvenli, tasarlanabilir ve dinamik mimari, İHA'ların sağladığı kolaylık ve yetenekleri üst seviyelere çıkarılabilmektedir. Bu çalışmada YTA temelinde yönetilen 5 İHA ve 1 yönetim sunucusuna yönelik Distributed Denial of Service (DDoS) saldırılarının tespit ve önlenmesi gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla Ubuntu işletim sistemi üzerinde hareketli cihaz tasarımının sağlanabilmesi için Mininet-Wifi kurularak, DDoS saldırıları gerçekleştirilmiştir. Öncelikle anlık olarak oluşturulan ağ trafiği izlenerek normal zaman ve test amaçlı başlatılan DDoS saldırısı anındaki CPU ve Paket Trafiği metrikleri için birleştirilerek Decision Tree ve Naive Bayes yapay zekâ algoritmalarına girdi olarak verilmiş, eğitim ve test süreçleri tamamlanarak %100 doğruluk ile karar verme mekanizması oluşturulmuştur. Karar yapısı ile saldırılar sonucunda edilen anormal sistem değerleri ile saldırgan IP'ler sahte erişim noktası üzerinden sahte kontrolcü'ye yönlendirilmiştir. Ayrıca saldırgan sınıfına sokulan, anormal trafiğe sebep olan IP'lerin sistem içerisindeki cihazlara sit olması durumuna karşılık, kontrolcü üzerinde izin verilen IP'ler (ip_allowed) tanımlanarak tüm erişim noktalarına iletilmiş, dost cihazların erişim kesintisi yaşamalarının önüne geçilmiştir. Sonuç olarak, Decision Tree ve Naive Bayes algoritmalarının ikisi de eşit seviyede tespit ve önleme için karar doğruluğuna ulaşmış, önleme işlemleri için hibrit (yönlendirme + engelleme + erişim izin) çözümün kullanılmasının bu tarz gerçekleştirilebilecek DDoS saldırılarının açabileceği zararı önlemesinde daha etkili olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
Today, the demand for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is increasing day by day in terms of their capabilities and variety of use. With the mass movement of UAVs, solutions are produced for many problems and various new formations are formed. In order for UAVs to be divided collectively, there must be a communication (network) between them. Software Defined Networks (SDN) can be used as a secure and manageable network structure between UAVs to meet this need. Unlike traditional network structures, SDNs allow the network structure to be dynamically configured via a central control point for network management and control. This distribution provides the opportunity to use network disruption more flexibly and efficiently at the management layer. With this secure, designable and dynamic architecture obtained through SDN, the portability and capacity of UAVs can be increased to higher levels. The detection and prevention of Distributed Denial of Service (DDoS) attacks against 5 UAVs and 1 management server managed based on this software SDN were performed. For this purpose, Mininet-Wifi installation, DDoS attacks were carried out on the Ubuntu operating system to provide mobile device design. First of all, by following the distribution scheme intermittently, the CPU and Packet Traffic metrics at the time of normal and test DDoS attacks were combined and entered into the Decision Tree and Naive Bayes artificial intelligence sections, the training and test parts were completed and the decision-making rates sections with 100% accuracy. As a result of the attacks with the decision structure, abnormal system values and malicious IPs were directed to the fake controller via the fake access point. In addition, the IPs that were classified as malware and caused abnormal traffic were changed to the devices in the system, IPs allowed on the control (ip_allowed) were defined and transmitted to all access points, preventing friendly devices from experiencing access interruptions. As a result, both Decision Tree and Naive Bayes applications achieved equal levels of decision breakdown for detection and prevention, and it was revealed that the use of hybrid (redirection + blocking + access granting) solution for prevention processes was more effective in preventing such DDoS attacks.