IoT'de meydana gelen DDoS saldırılarının derin öğrenmeyöntemleri kullanılarak büyük veri ortamında analizive tespiti
Analysis and detection of ddos attacks in IoT by using deeplearning methods in big data environment
Yazar: SAMİ YARAŞ
Danışman: PROF. DR. MURAT DENER
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
IoT'de kurulan ağların karşılaşabileceği en büyük tehlikelerin başında kötücül saldırılar
gelmektedir. Bu saldırılardan en çok karşılaşılan saldırı ise DDoS ataklarıdır. Saldırılar
sonrasında ağın haberleşme trafiği engellenebilir, sensör düğümlerin enerjisi hızlıca
azabilir. Bu yüzden, oluşan saldırıların tespit edilmesi büyük önem taşımaktadır. Kurulan
ağ içerisinde birçok sensör düğüm olduğu düşünüldüğünde oluşan ağ trafik datası
geleneksel yöntemlerle analiz edilmesi imkânsız hale gelebilmektedir. Ağdaki bu trafiğin
büyük veri ortamında analiz edilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, elde edilen ağ trafik
veri setinin büyük veri ortamında analiz edilmesi ve oluşturulan derin öğrenme algoritması
ile ağda meydana gelen saldırıların tespit edilmesi amaçlanmaktadır. Bu çalışma, Google
Colaboratory (Colab) ortamında PySpark ile Apache Spark kullanılarak
gerçekleştirilmiştir. Çalışmada Keras ve Scikit-Learn kütüphaneleri kullanılmıştır. Modelin
eğitiminde ve test edilmesinde 'CICIoT2023' ve 'TON_IoT' verisetleri kullanılmıştır.
Verisetlerindeki özellikler korelasyon yöntemi kullanılarak azaltılmış, önemli özelliklerin
testlere dahil edilmesi sağlanmıştır. Bir boyutlu CNN ve LSTM kullanılarak oluşturulan
hibrit bir Derin Öğrenme Algoritması tasarlanmıştır. Geliştirilen yöntem, 10 farklı makine
öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarıyla karşılaştırılmıştır. Geliştirilen model
Doğruluk, Kesinlik, Geri çağırma ve F1 parametreleri kullanılarak değerlendirilmiştir.
Yapılan çalışma sonrasında, 'CICIoT2023' veri setinde binary sınıflandırma olarak
%99,995 ve çoklu sınıflandırma olarak ise %99,96 doğruluk oranına ulaşılmıştır.
'TON_IoT' veri setinde ise binary sınıflandırma başarısında %98,75'e ulaşılmıştır.

Abstract:
The most significant threat that networks established in IoT may encounter is malicious
attacks. The most commonly encountered attack among these threats is DDoS attacks.
After attacks, the communication traffic of the network can be disrupted and the energy of
sensor nodes can quickly deplete. Therefore, the detection of occurring attacks is of great
importance. Considering that there are numerous sensor nodes in the established network,
analyzing the network traffic data through traditional methods can become impossible.
Analyzing this network traffic in a big data environment is necessary. In this study, the aim
is to analyze the obtained network traffic dataset in a big data environment and detect
attacks in the network using a deep learning algorithm. This study is conducted using
PySpark with Apache Spark in the Google Colaboratory (Colab) environment. Keras and
Scikit-Learn libraries are utilized in the study. CICIoT2023 and TON_IOT datasets are
used for training and testing the model. The features in the datasets are reduced using the
correlation method, ensuring the inclusion of significant features in the tests. A hybrid
Deep Learning Algorithm is designed using one-dimensional CNN and LSTM. The
developed method was compared with 10 different machine learning and deep learning
algorithms. The model's performance is evaluated using Accuracy, Precision, Recall, and
F1 parameters. Following the study, a accuracy rate of 99.995% for binary classification
and 99.96% for multi-classification is achieved in the CICIoT2023 dataset. In the
TON_IOT dataset, a binary classification success rate of 98.75% is reached.