Nesnelerin interneti mesajlaşma protokollerinde saldırılar ve saldırı sınıflandırılması
Attacks and classification of attacks in internet of things messaging protocols
Yazar: MUHAMMED MUSTAFA ŞİMŞEK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH ATILGAN
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Nesnelerin İnterneti, üretkenliği, konforu, sağlığı ve sürdürülebilirliği artırarak bireylerin günlük yaşamlarını iyileştiren teknolojik bir ekosistemi kapsar. Buna ek olarak, Nesnelerin İnterneti birçok sektöre artan verimlilik, üretkenlik ve maliyet tasarrufu dahil olmak üzere çeşitli faydalar sağlar. Ancak Nesnelerin İnterneti teknolojilerinin yaygınlaşması, özellikle birçok güvenlik açığını ortaya çıkarmıştır. Ortaya çıkan güvenlik açıkları kullanıcıları olumsuz etkileyebilmektedir. Bu güvenlik açıklarının önüne geçilebilmesi IoT teknolojisinin kullanımını daha güvenilir hale getirecektir.  

Bu tez çalışmasında iki temel katkı sunulmuştur. İlk olarak IoT teknolojisinde en çok kullanılan protokollerden birisi olan MQTT protokolüne yapılan saldırılar üzerinde durulmuştur.  MQTT protokolüne yapılan saldırıların olumsuz etkileri ortaya çıkarılmıştır. İkinci olarak ise IoT saldırılarının tespit edilebilmesi için makine öğrenmesi teknikleri üzerinde çalışılmıştır. IoT çevrimiçi platformlarından olan Thingspeak platformunu kullanan bir deney ortamı kurulmuştur. Bu deney ortamında IoT cihazına DDoS, Http Flood, Syn Flood, Port Scan ve Udp Flood saldırıları yapılmıştır. Bu saldırılar sonucunda toplanan veriler ile bir veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan bu veri seti üzerinde AdaBoost, kNN, Lojistik Regresyon, Naive Bayes, Rastgele Orman, SVM ve Karar Ağacı olmak üzere yedi makine öğrenmesi sınıflandırma algoritması uygulanmıştır. Bu sınıflandırmalar sonucunda Rastgele Orman sınıflandırma algoritması ile %99 doğruluk sonucu elde edilmiştir. 

Anahtar Kelimeler: Nesnelerin İnterneti, MQTT, IoT Saldırıları, Makine Öğrenmesi, Thingspeak, IoT Güvenliği

Abstract:
The Internet of Things (IoT) encompasses a technological ecosystem that improves individuals daily lives by increasing productivity, comfort, health and sustainability. In addition, the Internet of Things provides a variety of benefits to many industries, including increased efficiency, productivity and cost savings. However, the spread of Internet of Things technologies has revealed many security vulnerabilities. Emerging security vulnerabilities may negatively affect users. Preventing these vulnerabilities will make the use of IoT technology more reliable.

Two main contributions are made in this thesis study. First, attacks on the MQTT protocol, one of the most used protocols in IoT technology, were focused on. The negative effects of attacks on the MQTT protocol have been revealed. Secondly, machine learning techniques were studied to detect IoT attacks. An experimental environment using the Thingspeak platform, one of the IoT online platforms, was established. In this experimental environment, DDoS, Http Flood, Syn Flood, Port Scan and Udp Flood attacks were made on the IoT device. A data set was created with the data collected as a result of these attacks. Seven machine learning classification algorithms, including AdaBoost, kNN, Logistic Regression, Naive Bayes, Random Forest, SVM and Decision Tree, were applied on this created data set. As a result of these classifications, 99% accuracy was obtained with the Random Forest classification algorithm.

Keywords: Internet of Things, MQTT, IoT Attacks, Machine Learning, Thingspeak, IoT Security