Şifrelenmiş internet trafiğinin makine öğrenmesi yaklaşımı ile sınıflandırılması
Classification of encrypted internet traffic using machine learning approach
Yazar: MESUT UĞURLU
Danışman: DOÇ. DR. İBRAHİM ALPER DOĞRU ; DR. ÖĞR. ÜYESİ RECEP SİNAN ARSLAN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
İnternet kullanım oranı dünya genelinde %62'inin üzerindedir ve bu oran günden güne artmaktadır.  Bu artış ile birlikte internet üzerinden akan trafikteki bilgilerin gizliliğini sağlamak önem kazanmaktadır. Bunun için şifreleme algoritmaları ve protokoller kullanılmaktadır. Kullanıcılar için faydalı olan bu durum saldırganlar tarafından gizlenmek amaçlı da kullanılmaktadır. Saldırganlar şifrelenmiş trafik ile IDS/IPS ve antivirüs sistemlerini atlatabilme yeteneği kazanmaktadırlar. Şifrelenmiş trafiğin deşifrelenmesi işlemi yapılmadan içerik analizi yapılamadığı için mevcut ticari güvenlik çözümleri bu durum karşısında yetersiz kalmaktadır. Bu çalışmada XGBoost, Karar Ağacı ve Rassal Orman sınıflandırma algoritmaları kullanılarak şifrelenmiş paketler üzerinden giden-gelen veriler analiz edilerek trafiğin sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu sayede deşifreleme yapılmadan sadece akan trafik üzerinde gelen giden paketlerin boyut, süre gibi bazı meta verileri kullanılarak sınıflandırılması ile ağ uzmanları ve siber güvenlik uzmanlarının ağ üzerindeki analiz yetenekleri artırılarak siber saldırıların tespiti ve saldırılara karşı önlem alınması mümkün olmaktadır. Bu çalışmada önerilen modelin test edilmesi için ISCX VPN-nonVPN veri seti kullanılmıştır. Oluşturulan yapı ile şifreli paketler yüksek başarı oranı ile sınıflandırılmış ve XGBoost sınıflandırma metodu kullanılarak %94,53 başarı yakalanmıştır.

Abstract:
The rate of internet usage in the world is over 62% and this rate is increasing day by day. With this increase, it becomes important to ensure the confidentiality of the information in the traffic flowing over the internet. Encryption algorithms and protocols are used for this purpose. This situation, which is beneficial for normal users, is also used by attackers to hide. Cyber attackers or hackers gain the ability to bypass security precautions such as IDS/IPS and antivirus systems with using encrypted traffic. Since payload analysis cannot be performed without deciphering the encrypted traffic, existing commercial security solutions fall short in this situation. In this study, it is aimed to classify the network traffic by analysing the outgoing and incoming data over the encrypted traffic using Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Decision Tree and Random Forest classification methods. In this way, it is possible to detect cyber attacks and take measures against attacks by increasing the analysis capabilities of network experts and cyber security experts on the network by classifying the encrypted traffic using only some metadata such as the size and duration of incoming and outgoing packets on the flowing traffic without deciphering. ISCX VPN-NonVPN dataset was used to test the proposed model in this study. With the created framework, encrypted traffic was classified with a high success rate and 94,53% success was achieved by using the XGBoost classification method.