Salp sürü optimizasyon algoritması kullanılarak derin öğrenmeye dayalı saldırı tespit sistemi
Deep learning based intrusion detection system using salp swarm optimization algorithm
Yazar: PINAR AYYILDIZ
Danışman: DOÇ. DR. OĞUZHAN KARAHAN
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
İnternetin kullanılmasının artması ve teknolojik gelişmelerin sonucu olarak ağ güvenliği her geçen gün daha da önem kazanmaktadır. Ağ güvenliğinin sağlanması için ağa yapılan saldırıların önceden tespit edilmesi gerekmektedir. Saldırı tespit sistemleri (STS), ağda meydana gelen olayları izleyerek saldırıları tespit etmek için kullanılan araçlardır. Saldırı tespit ettiklerinde uyarı verirler. Bu nedenle ağ güvenliğinde önemli bir yere sahiptirler. Saldırı tespit sistemlerinde geleneksel makine öğrenme yöntemleri ve derin öğrenme önemli rol oynamaktadır. Geleneksel makine öğrenme yöntemlerinin yetersiz kalması derin öğrenmenin kullanılmasını arttırmıştır. Derin öğrenme modelleri oluşturulurken ayarlanması gereken hiperparametre değerleri vardır. Bu hiperparametrelerin manuel olarak ayarlanması çok fazla deneme gerektirir. Bu durum zaman alıcı ve karmaşıktır. Bu sorunu çözmek için hiperparametrelerin ayarlanmasında optimizasyon tekniklerine başvurulmaktadır.
Yukarıda verilen bilgiler ışığında, bu tez çalışmasında derin öğrenme yöntemlerinden Evrişimsel Sinir Ağları (CNN), Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve bunların hibrit kombinasyonu olan CNN-LSTM kullanılarak ağ saldırı tespit sistemleri tasarlanmıştır. CIC-IDS 2017 veri seti, önerilen yöntemlerin eğitim ve test aşamalarında kullanılmıştır. Yöntemlere ait hiperparametrelerin en iyilenmesinde sürü tabanlı algoritmalardan Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Salp Sürü Algoritması (SSA) optimizasyon teknikleri uygulanmıştır. Bunun dışında, test verileri kullanılarak optimize edilen modelleri ikili sınıflandırma ve çoklu sınıflandırma değerlendirme metrikleri ile performans karşılaştırması yapılmıştır.
Test verilerine göre karşılaştırma yapıldığında değerlendirme metrikleri açısından tasarlanan hibrit CNN-LSTM modeli, diğer tasarlanan modellere göre daha üstün performans göstermiştir. Ayrıca, optimizasyon algoritmaları açısından karşılaştırma yapıldığında SSA, tüm modellere ait optimum hiperparametreleri bularak modellerin öğrenme hızı ve performansını PSO' ya göre arttırmıştır. Buda, hibrit modelin ve hiperparametre optimizasyonun önemini açıkça ortaya koymuştur.

Abstract:
As a result of the increased use of the Internet and technological advancements, network security is becoming increasingly important every day. To ensure network security, it is necessary to detect attacks on the network in advance. Intrusion Detection Systems (IDS) are tools used to detect attacks by monitoring events occurring on the network. They give alerts when they detect attacks. Therefore, they hold a significant place in network security. Traditional machine learning methods and deep learning play an important role in Intrusion Detection Systems. The inadequacy of traditional machine learning methods has increased the use of deep learning. When creating deep learning models, there are hyperparameters that need to be adjusted. Manually adjusting these hyperparameters requires a lot of trial and error. This is time-consuming and complex. To solve this problem, optimization techniques are employed in the adjustment of hyperparameters.
In light of the information provided above, in this thesis study, network intrusion detection systems were designed using Convolutional Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), and their hybrid combination CNN-LSTM, which are among the deep learning methods. The CIC-IDS 2017 dataset was used in the training and testing phases of the proposed methods. Particle Swarm Optimization (PSO) and Salp Swarm Algorithm (SSA), which are swarm-based optimization algorithms, were applied in optimizing the hyperparameters of the methods. Additionally, using test data, the performance comparison of the optimized models was made with binary classification and multi-class classification evaluation metrics.
When compared based on test data, the designed hybrid CNN-LSTM model demonstrated superior performance over the other designed models in terms of evaluation metrics. Furthermore, when compared in terms of optimization algorithms, SSA increased the learning speed and performance of the models compared to PSO by finding the optimum hyperparameters for all models. This clearly demonstrated the importance of the hybrid model and hyperparameter optimization