Saldırı Tespit Sistemlerinde  Makine Öğrenmesi Modellerinin Karşılaştırılması
Comparison of Machine Learning Based Models in Intrusion Detection Systems
Yazar: Sahingoz, Ozgur Koray; Çebi, Cem Berke; Bulut, Fatma Sena; Fırat, Hazal; Karataş, Gözde
Dergi: Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Vol. 12 No. 3, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Saldırı Tespit Sistemleri,Makine Öğrenmesi,ANN,NSL-KDD,Tensorflow ; Intrusion Detection Systems,Machine Learning,ANN,NSL-KDD,Tensorflow

Son yıllardaki gelişen teknolojiler neticesinde her türlühesaplama cihazının İnternete bağlanması sağlanmıştır. Bu sayede birçok gerçek dünya problemi yeni ağ düzenineaktarılsa da bu tam-kontrol sağlanamayan sanal platform çok sayıda güvenlikaçığı içermektedir. Günümüzde ağ yöneticilerin ana görevlerinden biride bu açıklarıkapatmak ve sorumlu oldukları bilgisayar ağını saldırılardan korumaktır. Güvenlikduvarlarının kullanımı dışarıdan yapılan saldırıları ciddi boyutta engellese deiçeriden yapılabilecek veya daha önceden karşılaşılmayan tipten saldırılarakarşı zafiyetler içermektedir. Saldırı Tespit Sistemleri (STS) bu zafiyetleriortadan kaldırmak için öncelikle tercih edilebilecek uygulamalardır. Songeliştirilen STSleri incelendiğinde dinamik bir güvenlik mekanizmasıgeliştirmek adına özellikle Makine Öğrenmesi tabanlı sistemlere ağırlıkverildiği görülmektedir. Bilgisayar donanımları ve paralel hesaplamateknolojilerinde ortaya çıkan gelişmeler ve Büyük Veri işleme teknolojilerinin,Makine Öğrenmesi tabanlı sistemlerle uyumlu kullanıldığı görülmektedir. Buçalışmada yedi farklı makine öğrenimi algoritmaları kullanarak STSleringeliştirilmesi amaçlanmıştır. Elde edilen sonuçlar başarım, eğitim süreleri veçalıştırma süreleri açısından karşılaştırılarak farklı kriterlere göre uygunalgoritmanın ortaya konmuştur. Bu karşılaştırma için genel kabul gören NSL-KDDveri setinden faydalanılmıştır. Başarım sonuçlarına bakınca Adaboostalgoritmasının en yüksek doğruluk oranına ulaştığı görülmektedir. Ancak gerekeğitim süresi gerekse çalışma zamanı performansı göz önüne alınınca Karar Ağacıalgoritmasının daha yüksek performans gösterdiği, doğruluk oranı değeri itibarıile de Adaboost’a yakın değere sahip olduğu görülmektedir.

Abstract  As  a result of developing technologies in recent years, all kinds of computing  devices can be connected to the Internet. In this way, many real-world  problems are transferred to the new network layout, but this uncontrollable  virtual platform contains many vulnerabilities. One task of network  administrators is closing these leaks and protecting the network from  attacks. Although use of firewalls can prevent serious attacks from outside,  there are many attacks from inside or previously unknown. Intrusion Detection  Systems (IDSs) are the most preferable applications to eliminate these  vulnerabilities. When recently IDSs are examined, it is seen that Machine  Learning-based systems are focused on in order to develop a dynamic security  mechanism. It is seen that developments in hardware and parallel computing  and Big Data processing technologies are used compatible with these systems.  In this study, it is aimed to develop STS using seven different algorithms.  Results were compared in terms of performance, training and running times,  and appropriate algorithm was determined. NSL-KDD dataset was used as  generally accepted-dataset. The results showed Adaboost algorithm achieves  the highest accuracy. However, when both training-time and runtime  performance are considered, Decision Tree algorithm performs better and close  to Adaboost in terms of accuracy.