Ağ saldırı tespiti için özellik seçimi temelli makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of machine learning algorithms based on feature selection for network intrusion detection
Yazar: EMRE EMİRMAHMUTOĞLU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ ATAY
Milli Savunma Üniversitesi / Alparslan Savunma Bilimleri ve Milli Güvenlik Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Siber Güvenlik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Teknolojinin sürekli gelişimiyle birlikte küresel çapta internet kullanımı önemli ölçüde artmıştır. Bu artış küresel ağlarda dolaşan hassas, kişisel ve ticari veri miktarını doğrusal olarak artırmaktadır. Kötü niyetli girişimler pek çok ağ saldırı türleri ortaya çıkardığından, siber güvenlik bağlamında ağ ve bilgi işlem cihazlarının güvenliğini sağlama gereksinimi ortaya çıkmaktadır. Bu gereksinim; ağı izleyen ve ağ trafiği aracılığıyla şüpheli ve kötü amaçlı etkinlikleri veya politika ihlallerini belirleyen, bu da ağ yöneticilerinin mevcut tehditleri sürekli izlemesine olanak tanıyan Saldırı Tespit Sistemi-STS'lerini güvenlik mimarisinin önemli bir bileşeni haline getirmiştir. STS, ortama, yerleşime ve veri kaynağına bağlı olarak ana bilgisayar tabanlı ve ağ tabanlı olarak sınıflandırılır. Ana bilgisayar tabanlı STS, ana bilgisayara STS kurulma dezavantajı oluşturduğundan; kullanım ve performans açısından ağ tabanlı STS daha çok tercih edilmektedir. STS'ler saldırı tespit yaklaşımı bakımından anormallik ve imza tabanlı olarak sınıflandırılmaktadır. İmza tabanlı STS mevcut kütüphanesinde bulunan örnekler üzerinden analiz ederden, anormallik tabanlı STS makine öğrenmesi yöntemleri ile analiz gerçekleştirir. Bu tezde PSO, FPA, DE özellik seçimi yöntemleri ile LR, DT, RF, KNN, NB, GB, LDA, QDA, AdaBoost, NN makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak KDD Cup 99, NSL-KDD, UNSW-NB15, CSE-CIS-IDS2018 veri setleri üzerinde anormallik tabanlı karşılaştırmalı analiz çalışması ortaya konulmuştur.

Abstract:
With the continuous development of technology, global internet usage has increased significantly. This increase linearly increases the amount of sensitive, personal and commercial data travelling on global networks. As malicious attempts create many types of network attacks, the need to ensure the security of network and computing devices in the context of cyber security arises. This requirement has made Intrusion Detection Systems (IDS), which monitor the network and identify suspicious and malicious activities or policy violations through network traffic, allowing network administrators to continuously monitor current threats, an important component of the security architecture. IDS are classified as host-based and network-based depending on the environment, placement and data source. Since host-based IDS has the disadvantage of installing IDS on the host computer, network-based IDS is more preferred in terms of usage and performance. IDSs are classified as anomaly and signature based in terms of intrusion detection approach. While signature-based IDS analyses the samples in the existing library, anomaly-based IDS performs analysis with machine learning methods. In this thesis, PSO, FPA, DE feature selection methods and LR, DT, RF, KNN, NB, GB, LDA, QDA, AdaBoost, NN machine learning algorithms are used for anomaly-based comparative analysis on KDD Cup 99, NSL-KDD, UNSW-NB15, CSE-CIS-IDS2018 datasets.