Ddos ataklarının derin öğrenme yöntemleri ile tespiti
Detection of ddos attacks with deep learning methods
Yazar: SABAHAT SÜMEYYE GÜÇLÜ
Danışman: DOÇ. DR. ALİ ÖZTÜRK
KTO Karatay Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Günümüzde internet kullanımının hızla artmasıyla birlikte siber saldırı türleri de her geçen gün çeşitlenmektedir. Bu saldırıların en yaygın olanlarından biri de Dağıtık Hizmet Engelleme Saldırıları'dır (DDoS). DDoS saldırıları, hedef alınan cihaz veya sunucuları çevrimdışı hale getirmek, ağ hizmetlerini kesintiye uğratmak ve hedefin kaynaklarını aşırı tüketerek işlevini durdurmak amacıyla gerçekleştirilir. Bu tür saldırıların önceden tespit edilmesi, veri ve maliyet kayıplarının yanı sıra kaynak tüketiminin de önüne geçmek için hayati öneme sahiptir. Dolayısıyla, DDoS ataklarının tespiti siber güvenlik alanında kritik bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, DDoS saldırılarının tespitinde derin öğrenme yöntemlerinin kullanımı incelenmiştir. İlk olarak, DDoS atak türleri ile normal trafiği içeren bir veri seti analiz edilmiştir. Bu veri seti üzerinde gerekli düzenlemeler ve optimizasyonlar yapılmıştır. Amaca uygun bir CNN modeli geliştirilmiş ve düzenlenmiş veri seti ile eğitilmiştir. Ayrıca, derin öğrenme modellerinden biri olan LSTM ile de eğitim gerçekleştirilmiştir. Eğitim süreci sonunda, CNN modeli ile DDoS saldırı tespit oranı %99,93 olarak belirlenirken, LSTM mimarisi ile bu oran %99,85 olarak tespit edilmiştir. Bu sonuçlar, derin öğrenme yöntemlerinin DDoS saldırılarının tespitinde etkili olabileceğini göstermektedir. Ancak, farklı veri setleri ve model optimizasyonları ile bu oranların daha da artırılması mümkündür. Bu tür çalışmalar, siber güvenlik alanında daha güvenli ve etkili savunma mekanizmaları geliştirilmesine katkı sağlayacaktır.

Abstract:
With the rapid increase in internet usage today, the types of cyber-attacks are diversifying daily. One of the most common of these attacks is Distributed Denial of Service (DDoS) attacks. DDoS attacks are carried out to take targeted devices or servers offline, disrupt network services, and exhaust the target's resources to the point of disabling its functionality. The early detection of such attacks is vital to prevent data loss, financial loss, and excessive resource consumption. Therefore, the detection of DDoS attacks plays a crucial role in the field of cybersecurity. In this study, the use of deep learning methods for the detection of DDoS attacks was examined. Initially, a dataset containing both DDoS attack types and normal traffic was analyzed. Necessary adjustments and optimizations were made to this dataset. A CNN model was then developed and trained with the refined dataset. Additionally, training has been performed using LSTM, which is one of the deep learning models. At the end of the training process, the detection rate of DDoS attacks was determined to be 99.93% with the CNN model, and 99.85% with the LSTM architecture. These results demonstrate that deep learning methods can be effective in detecting DDoS attacks. However, these rates can potentially be further improved with different datasets and model optimizations. Such studies contribute to the development of more secure and effective defense mechanisms in the field of cybersecurity.