Makine öğrenimini kullanarak IoT ağlarında saldırı tespiti
Intrusion detection in IoT networks using machine learning
Yazar: HANAN ABU KWAIDER
Danışman: DOÇ. DR. ERDİNÇ AVAROĞLU
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri 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
Dizin: Ağ güvenliği = Network security ; Derin öğrenme = Deep learning ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Nesnelerin interneti = Internet of things ; Siber saldırı = Cyber attack

Özet:
Nesnelerin İnterneti (IoT) yaygınlaşması, entegrasyon hızını arttırarak internet erişimini fiziksel 
dünyadaki birçok cihaza, bilgisayarlar, tabletler ve telefonlar aracılığıyla genişletti. Bu gelişme hayatımızı 
daha rahat ve endüstrileri daha verimli hale getirdi, ancak aynı zamanda sayısız güvenlik sorunu da 
beraberinde getirdi. DoS ve DDoS saldırıları gibi siber saldırıların yayılmasına neden oldu. Ayrıca, birçok 
IoT cihazı özel veya yeni olmayan işletim sistemleri kullanarak çalıştığından ve çoğu tipik saldırı tespit 
sistemlerini çalıştırmak için yeterli kaynağa sahip olmadığından alternatif çözümler aranmaya başlandı. 
Bu nedenle, birçok araştırmacı, yeni hafif saldırı tespit yöntemleri geliştirmek için yarıştı. Bu çalışmada, 
IoT ağındaki farklı DoS saldırılarının tespiti, makine öğrenimi teknikleri kullanılarak araştırıldı. TCP 
Syn-Flood saldırısı, UDP Flood saldırısı, HTTP Slowloris GET saldırısı, Apache Range Header DoS ve 
Port Scan saldırısı gibi çeşitli saldırı türleri üzerinde çalışıldı. Gerçek bir akıllı ev ortamında, kablosuz ağa 
bağlı IoT cihazları ve IoT olmayan cihazlar kullanılarak HEIoT21 adlı yeni bir veri seti önerildi. Önerilen 
veri seti normal ve anormal verileri içeriyordu ve CiCflowmeter uygulamasını kullanarak, 82 ağ özelliği 
elde edildi. Veri seti, ikili sınıf ve çoklu sınıf olarak etiketlendi ve kategorilere ayrıldı. Sınırlı IoT 
kaynakları sorununu çözmek için hafif bir saldırı tespit yöntemine ihtiyaç duyuldu.
IoT veri kümemizin tespit doğruluğunun iyi olması için çok az özelliğe sahip olması gerekiyordu. Bu 
amaçla, Anova F-değeri özellik seçimi, Rastgele Orman önemi öznitelik seçimi ve Ardışık İleri Yönde 
özellik seçimi olmak üzere üç özellik seçimi tekniği kullanıldı. Bu teknikler, Lojistik Regresyon (LR), 
J48 Karar Ağacı (DT), Naive Bayes ve Yapay Sinir Ağları (YSA) gibi makine öğrenimi algoritmaları 
kullanılarak değerlendirilen üç yeni alt veri kümesi oluşturdu. Karşılaştırma çalışması sonucunda, Anova 
F-değeri özellik seçimi tekniğinin önerilen veri kümesi için en uygun seçim olduğu bulundu. Bu özellik 
seçimi tekniği kullanılarak oluşturulan Karar Ağacı, önerilen veri kümesi için en uygun makine öğrenimi 
algoritması olarak belirlendi. Bu algoritma, ikili sınıflandırmada %99,92 ve çoklu sınıflandırmada 
%99,94 doğruluk sonucu elde etti. Yapılan çalışma diğer IoT saldırı tespit çalışmaları ile 
karşılaştırıldığında daha yüksek doğruluk sonuçları verdi.
Çalışmanızın IoT saldırı tespiti alanındaki diğer çalışmalardan daha yüksek bir başarı elde etmesi, bu 
alanda çalışanların ve araştırmacıların ilgisini çekebilir ve veri kümenizin daha da geliştirilmesi ve 
genişletilmesi için ilham kaynağı olabilir. Ayrıca, bu çalışmanızın IoT ağ güvenliği alanında uyarı 
mekanizması entegrasyonu, yeni tespit kurallarının ekleme ve genişletme potansiyeli de dikkat çekicidir 
ve gelecekte daha da geliştirilmesi için fırsatlar sunabilir. Özetle, bu çalışmanız, IoT saldırı tespiti 
alanında ilerlemek isteyenler için değerli bir kaynak olabilir.

Abstract:
The Internet of Things (IoT) has rapidly expanded, integrating countless devices into our physical world 
and extending the reach of the Internet beyond computers, tablets, and phones. This growth has made our 
lives more convenient and industries more efficient. However, it has also brought numerous security 
challenges and expanded the area of cyber-attacks, particularly in regard to DoS and DDoS attacks. 
Furthermore, since many IoT devices run custom or outdated operating systems and lack the resources to 
run typical intrusion detection systems; researchers have focused on developing new lightweight intrusion 
detection methods.
In this study, we investigated the detection of various DoS attacks on the IoT network using machine 
learning techniques. The attacks we studied included TCP Syn-Flood Attack, UDP Flood Attack, HTTP 
Slowloris GET Attack, Apache Range Header DoS, and Port Scan attack. To create a real-world smart 
home environment, we proposed a new dataset named HEIoT21, generated by a collective of IoT devices 
and non-IoT devices connected to a wireless network. The proposed dataset included normal and anomaly 
data, and using the CiCflowmeter application, we extracted 82 network features. The dataset was labeled 
and categorized into binary-class and multi-class, and we used three feature selection techniques, namely 
Anova F-value Feature Selection, Random Forest importance feature selection, and Sequential Forward 
Feature Selection, to reduce the number of features.
The feature selection techniques produced three sub-datasets that were evaluated using multiple machine 
learning algorithms such as Logistic Regression (LR), J48 Decision Tree (DT), Naïve Bayes, and 
Artificial Neural Network (ANN). A comparison study was conducted on the results obtained from 
applying the different machine learning algorithms to the derived sub-datasets. The study found that the 
most suitable feature selection technique for the proposed dataset was Anova F-value. The best-fit 
machine learning algorithm for the proposed dataset was The Decision Tree, which produced an accuracy 
result of 99.92% for binary classification and 99.94% for multi-class classification.
After comparing our study with others in the field of IoT intrusion detection, we found that our results 
surpassed those of the majority of other studies. This makes our proposed dataset extremely valuable for 
anyone interested in analyzing and detecting current network security threats. Furthermore, this study 
could serve as a cornerstone for a complete lightweight intrusion detection system, as it provides a solid 
foundation for expanding the dataset to include other types of attacks, introducing new detection rules, 
and integrating an alert mechanism to create a comprehensive detection system.