Saldırı Tespit Sistemlerinde Makine Öğrenimi Tekniklerinin Kullanımı ve Analizi
Analysis and Use of Machine Learning Techniques in Intrusion Detection Systems
Yazar: BERKSU ERTUĞRUL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA ARDA
Trakya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Hesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Saldırı tespit sistemi (IDS) = Intrusion detection system (IDS) ; Siber saldırı = Cyber attack

Özet:
Günümüzün teknoloji odaklı dünyasında kamu kurum ve kuruluşlar, sağlık kuruluşları, bankalar gibi sistemler siber güvenlik riski ve tehditleri ile karşılaşmaktadırlar. Bunun gibi internet ortamında olan sistem ve uygulamaların güvenliğinin sağlanmasında Saldırı Tespit Sistemlerinin kullanımı oldukça önemlidir. İnternet ağında meydana gelen hareketleri inceleyen ve anormal davranışları tespit edebilen ve tehditlerin üstesinden gelebilen saldırı tespit sistemleri, sistemin güvenliğini sağlamada başarılı bir şekilde kullanılmaktadır. Klasik Saldırı Tespit Sistemlerinin yanı sıra makine öğrenmesi yöntemleri ile siber saldırıların tespiti ve analizi ile sistemlerin güncel tutulabilmesi sağlanabilmektedir. Bu tezde, sisteme yapılan kötü amaçlı faaliyetleri tespit edebilen makine öğrenimi tabanlı bir saldırı tespit sisteminin başarımı için kapsamlı bir analiz çalışması yapılmıştır. Bu araştırmada veri seti olarak CSE-CIC- IDS-2018 veri seti kullanılmıştır. Çalışma gerçekleştirilirken her saldırı türüne ait veriler için öncelikle veri önişleme, ardından üç farklı öznitelik seçme yönteminden toplanan bilgiler analiz edilerek her bir saldırı için öznitelikler seçilmiştir. Daha sonra makine öğrenmesi teknikleri ile STS'nin başarısı ve performansı doğruluk, duyarlılık, kesinlik ve F-Skoru ve karmaşıklık matrisi gibi metriklerle değerlendirilmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda tüm saldırı çeşitlerinde ortalama olarak en iyi başarıyı yaklaşık %95 doğruluk oranıyla Rassal Orman algoritması sağlamıştır.

Abstract:
In today's technology-oriented world, systems such as public institutions and organizations, healthcare institutions and banks face cyber security risks and threats. The use of Intrusion Detection Systems is very important in ensuring the security of systems and applications on the internet. Intrusion detection systems, which examine the movements occurring on the Internet network, detect abnormal behavior and overcome threats, are used successfully to ensure the security of the system. In addition to Classical Intrusion Detection Systems, it is possible to keep systems up-to-date by detecting and analyzing cyber-attacks with machine learning methods. In this thesis, a comprehensive analysis study was conducted for the performance of a machine learning-based intrusion detection system that can detect malicious activities on the system. CSE-CIC-IDS-2018 data set was used as the data set in this research. While carrying out the study, attributes were selected for each attack by first preprocessing the data for each attack type, and then analyzing the information collected from three different feature selection methods. Then, the performance and performance of STS were evaluated with machine learning techniques and metrics such as accuracy, sensitivity, precision and F-Score and confusion matrix. As a result of the studies, the Random Forest algorithm achieved the best success on average in all attack types, with an accuracy rate of approximately 95%.