Ağ tabanlı bilgisayar sistemlerine yönelik tehditlerin/ saldırıların denetimli yapay öğrenme ile sınıflandırılması
Classification of threats/ attacks against network based computer systems with supervised artificial learning
Yazar: ERCAN KURU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSA MİLLİ ; DR. TOLGA ÖNEL
Milli Savunma Üniversitesi / Barbaros Deniz Bilimleri ve Mühendisliği Enstitüsü / Deniz Bilgi Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Siber Güvenlik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Ağ güvenliği = Network security ; Bilgi güvenliği = Information security ; Bilgisayar ağları güvenliği = Computer networks security ; Bilgisayar güvenliği = Computer security ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Saldırı tespit sistemi (IDS) = Intrusion detection system (IDS) ; Öğrenme teknikleri = Learning techniques

Özet:
Günümüzde gelişen teknoloji ile birlikte bilgisayar kullanımı artmaktadır. Bilgisayar kullanımındaki bu artış, bilgisayar sistemlerine yönelik saldırı sayısının artmasına ve saldırıların çeşitlenmesine sebep olmaktadır. Bu durum bilgisayarda işlenen verilerin korunmasının ve bilgi güvenliği kavramının önemini gözler önüne sermektedir. Bilgisayar sistemlerinin korunmasında önemli yer tutan saldırı tespit sistemlerinin çalışma prensibi sayesinde, bilgisayarlara ve bilgisayar ağlarına yönelik saldırılar henüz sistemlere erişmeden tespit edilebilmektedir. Artan saldırı çeşitliliği de göz önüne alındığında, saldırı tespit sistemlerinin yapay öğrenme ile geliştirilmesi son dönemde birçok araştırmaya konu olmaktadır. Denetimli ve denetimsiz yapay öğrenme, ayrı ayrı özelliklere sahip olmakla beraber, kullanıldıkları alanlara farklı katkılar sağlamaktadırlar. Bu tez kapsamında, ağ trafiğini simüle etmek maksadıyla daha önce yapılan çalışmalarda en sık kullanılan veri setlerinden birisi olan NSL KDD veri seti, WEKA uygulamasında yer alan bir takım denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmalarına uygulanmıştır. Çıkan sonuçlar belirli kriterler altında değerlendirildiğinde, saldırı tespitinde denetimli yapay öğrenme algoritmalarının daha doğru, denetimsiz öğrenme algoritmalarının ise daha hızlı sonuç verdiği tespit edilmiştir.

Abstract:
With the developing technology, number of people who use computers are increasing nowadays. This increase in computer use causes an increase in the variety of attacks and the number of attacks against computer systems. This situation reveals the importance of the protection of data processed on the computers and the concept of information security. Thanks to the working principle of intrusion detection systems, which have an important place in the protection of computer systems, attacks against computers and computer networks can be detected before they effect systems. Considering the increasing variety of attacks, the development of attack detection systems with machine learning has been the subject of many studies recently. Although supervised and unsupervised machine learning have separate features, they make different contributions to the areas in which they are used. Within the scope of this study, NSL KDD data set, one of the most frequently used data sets in previous studies to simulate network traffic, was applied to a number of supervised and unsupervised learning algorithms in the WEKA application. When the results are evaluated under certain criterias, it has been determined that supervised learning algorithms give more accurate results, where unsupervised learning algorithms give faster results in the detection of attacks.