Bilgisayar ağlarında anormal veri trafiği tespiti için parametre optimizasyonu
Parameter optimization for detecting abnormal data traffic in computer networks
Yazar: BİRNUR UZUN
Danışman: DOÇ. DR. SERKAN BALLI
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Saldırı tespit sistemi (IDS) = Intrusion detection system (IDS) ; Veri analizi = Data analysis ; Veri güvenliği = Data security ; Öznitelik seçimi = Attribute selection

Özet:
İletişim teknolojilerinin ve özellikle de internetin insan hayatı üzerinde geniş bir yer edinmesi sonucunda, bilişim sistemlerinin ve verilerin güvenliğinin sağlanması oldukça önemli bir siber güvenlik problemi haline gelmiştir. Olası bir saldırı durumunda sistemlerin ve kullanıcıların oluşan tehlikeden olabildiğince az etkilenmesini sağlayabilmek amacıyla, bilgisayar ağlarında anormal veri trafiği tespitinin mümkün oldukça hızlı ve doğruluk oranı yüksek bir şekilde raporlanması gerekir. Bu doğrultuda araştırmacılar tarafından pek çok farklı yaklaşım ve yöntem ortaya konulmaktadır. Ancak bu çalışmaların pek çoğu, algı süresi veya sınıflandırma başarımı göz önüne alındığında yeterli olmamaktadır.
Bu çalışmada, ağ trafiği üzerinde anormal davranışlar gösteren eylemlerin ve siber saldırı sonucu, oluşabilecek zararlı ağ trafiğinin tespiti ve önlenmesi amacıyla seçilen bir grup sınıflandırma algoritmasının başarım değerlendirmesi yapılmıştır. Buna ek olarak yüksek başarı gösteren sınıflandırma algoritmaları üzerinde ReliefF Öznitelik Seçimi, Mahalanobis Uzaklığı ve Ki Kare Testi (Chi-Square) gibi veri ön işleme adımları kullanılarak daha az veri özniteliği kullanımının sınıflandırma algoritmalarının başarımı üzerindeki etkisi değerlendirilmiştir. Değerlendirmeler sonucunda az sayıda öznitelik ile birlikte, öznitelik seçimi olmadan gerçekleştirilen sınıflandırma işlemine oranla yarısı kadar daha az bir sürede yüksek sınıflandırma başarısı elde edilmiştir. Öznitelik seçimi işlemleri neticesinde seçilen bir grup makine öğrenmesine ait en yüksek sınıflandırma başarısı %99,2187 oranı ile Random Forest algoritmasına aitken en düşük sınıflandırma başarısına sahip olan yöntem %90,5778 oranı ile Bayes Network Classifier algoritmasıdır. Yapılan başarım testleri için NSL-KDD (Network Security Laboratory - Knowledge Discovery and Data Mining) veri kümesi kullanılmıştır. Yüksek performans ve minimum zaman aralığında daha az öznitelik verisi kullanılarak maksimum başarım oranı elde edilmeye çalışılmıştır. 

Anahtar Kelimeler:  Anormal Veri Tespiti, Öznitelik Seçimi, Makine Öğrenmesi, Veri Güvenliği, Saldırı Tespit Sistemleri

Abstract:
As a result of the widespread use of communication technologies and especially the internet on human life, ensuring the security of information systems and data has become a very important cyber security problem. In order to ensure that systems and users are affected as little as possible in the event of a possible attack, abnormal data traffic detection in computer networks should be reported as quickly and accurately as possible. In this direction, many different approaches and methods have been put forward by researchers. However, most of these studies are not sufficient when considering perception time or classification performance. 
In this study, the performance evaluation of a selected group of classification algorithms has been implemented in order to detect and prevent actions showing abnormal behavior on network traffic and harmful network traffic that may occur as a result of cyber-attacks. In addition, using data preprocessing steps such as ReliefF Feature Selection, Mahalanobis Distance and Chi-Square Test on high-successful classification algorithms, the effect of using less data features on the performance of classification algorithms is evaluated. As a result of the evaluations, a high classification success was achieved with a small number of features in less than half the time compared to the classification process without feature selection. While the highest classification success of a group of machine learning selected as a result of the feature selection processes belongs to the Random Forest Algorithm with %99.2187, the method with the lowest classification success is the Bayes Network Classifier Algorithm with a rate of %90.5778. NSL-KDD dataset was used for performance tests. It has been tried to achieve maximum performance by using less feature data in high performance and minimum time interval.

Keywords:  Abnormal Data Detection, Feature Selection, Machine Learning, Data Security, Intrusion Detection Systems