ADS-B cihazlarına yapılan saldırıların yapay öğrenme ile tespiti
Classification of attacks on ADS-B devices with artificial learning
Yazar: İBRAHİM MERAL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF BOZKAYA
Milli Savunma Üniversitesi / Atatürk Stratejik Araştırmalar ve Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Siber Güvenlik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Siber saldırı = Cyber attack ; Sivil havacılık = Civil aviation

Özet:
Havayolu taşımacılığı başlangıcından itibaren hava araçlarının takibi, uçuşun emniyeti ve hava trafiğinin yönetimi için oldukça önemlidir. Hava taşıtlarının takibinde ise hava taşıtının konumumun bulunduğu alanı yöneten hava sahası işletmecileri, kurumları bulunmaktadır. Bu hava sahasını kontrol eden kurumlar hava taşıtlarını takip edebilmek için çeşitli sistemler kullanmaktadır. Bu sistemler bütününe ise Hava Trafik Yönetim Sistemleri denmektedir. Uçakları algılaması için kullanılan bir çok radar çeşidi bulunmaktadır. Bu radarların dışında hava taşıtlarının konumunu tespit etmek için ADS-B (Automatic Dependent Surveillance-Broadcast) cihazları kullanılmaktadır. ADS-B cihazları kurulumu ve maliyeti diğer radar sistemlerine göre daha ucuz olduğundan saldırganlar için daha çok tercih edilir. 
Bu tez kapsamında, ADS-B verisine yapılan saldırıların sınıflandırılması için  hava taşıtı simülasyon araçları kullanılmıştır. Elde edilen simülasyon yayını dinlenip Java programlama dilinde geliştirilmiş olan test yazılımı kullanılarak ADS-B verisine dönüştürülmüştür. Sonrasında bu bozulmamış veri saldırı yapılmış bir veri setine dönüştürmüştür. Bu veri seti üzerinden ise Support Vector Machines, Decision Tree ve Naive Bayes makine öğrenme teknikleri Python programlama dili kullanılarak uygulanmıştır. Yapay öğrenme teknikleri çözüm modellemesi yapılırken, test oranlarına ve öğrenme tekniklerinin kendi içerisindeki tiplerine göre farklı  değerler verilerek modellenmiştir. Elde edilen sonuçlar kıyaslanark en doğru tahminlemeyi  İkili Karar Ağacı yapay öğrenme tekniğinde elde edildiği sonucuna varılmıştır.

Abstract:
From the beginning of air transport, the follow-up of the relevant airline vehicles in this type of transport is very important for the safety of the flight and the management of air traffic. In the follow-up of aircraft, there are airspace operators and institutions that manage the area where the aircraft is located. The institutions that control this airspace use various systems to track their aircraft. All of these systems are called Air Traffic Management Systems. There are many types of radars used to detect aircraft. Apart from radars, ADS-B devices are used to detect the position of aircraft. ADS-B devices are more preferred by attackers as they are cheaper to install and cost than a regular radar.
Within the scope of this thesis, he listened to the broadcast from Simulation Tool, which is the simulation tool for the classification of attacks on ADS-B data, and then converted the tool into a data set in which ADS-B data was attacked by using the ATCSIMTESTtest software developed in Java programming language. On this data set, Support Vector machines, Decision Tree and Naive Bayes machine learning techniques were applied using Python programming language. The variables used by these techniques were also given different values and the most accurate results were tried to be obtained. By making comparisons between these techniques in the study, it will also explain the most appropriate technique that can be used in the classification of attacks on the ADS-B device.