Makine Öğrenmesi ve Öznitelik Seçim Yöntemleriyle Saldırı Tespiti
Intrusion Detection with Machine Learning and Feature Selection Methods
Yazar: Kaynar, Oğuz; Arslan, Halil; Görmez, Yasin; Işık, Yunus Emre
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 11 No. 2, 2017
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Intrusion Detection,Machine Learning,Feature Selection,Extreme Learning Machine ; Saldırı Tespiti,Makine Öğrenmesi,Öznitelik Seçimi,Aşırı Öğrenme Makineleri

Bilgisayarve internetin, günlük yaşamın vazgeçilmez bir unsuru haline gelmesi ilebirlikte internet sitelerinin ve web tabanlı uygulamaların sayısı da hızlaartmıştır. Bilgi, fikir, para gibi birçok önemli unsurun internet siteleri veuygulamalar aracılığıyla paylaşımının yapılması ise bilgi güvenliği konusunuönemli ve güncel bir hale getirmiştir. Günümüze kadar güvenlik duvarı, virüsprogramları gibi yazılımlar bilgisayar ve sistem güvenliği için kullanılmışancak yeterli olmamıştır. Bu nedenle mevcut yazılımlara alternatif olarakortaya atılan saldırı tespit sistemleri ile anormal davranışlar tespit edilerekolası tehlikelerin çözümlenmesi amaçlanmıştır. Bu çalışmada ise saldırı tespitsistemleri için üretilen KDDCup99 veri seti üzerinde ki kare, bilgi kazancı,kazanım oranı, gini katsayısı, oneR, reliefF, genetik, ileriye doğru ve geriyedoğru öznitelik seçim algoritmaları uygulanarak yeni veri setleri eldeedilmiştir. Elde edilen yeni veri setlerini, orijinal boyuttaki veri seti ilekarşılaştırmak için en yakın k komşu, destek vektör makineleri ve aşırı öğrenmemakineleri kullanılarak farklı modeller geliştirilmiştir.  Çalışmada, her üç yöntem için belirtilenöznitelik seçme yöntemleri kullanılarak test verileri için en yüksek başarımasahip modeler başarı oranı, hassasiyet yanlış alarm oranı, f-ölçütü gibiçeşitli metrikler yardımıyla karşılaştırılmıştır. Yapılan analizlerin sonucundaöznitelik seçim yöntemlerinin her üç sınıflama yöntemi içinde başarı oranınıartırdığı ve modellerin daha hızlı çalışmasını sağladığı görülmüştür. Ayrıca,yüksek başarı oranları, diğer sınıflama yöntemlerine oranla son derece hızlıolması,  eğitim algoritmasının basitolması gibi nedenlerden dolayı aşırı öğrenme makinalarının çevrimiçi saldırıtespit sistemlerine rahatlıkla entegre edilebileceğini ve alternatif bir yöntemolarak kullanılabileceğini göstermiştir.

As computersand the internet become indispensable elements of everyday life, the number ofinternet sites and web based applications have increased rapidly. The sharingof information, ideas and money through internet sites and applications hasmade information security an important and actual issue. Softwares such assecurity walls and virus programs are used for computer and system securityhave not been enough. For this reason, it is aimed to solve the possiblethreats by detecting abnormal behaviors with the intrusion detection systemsthat are proposed as an alternative to existing software. In this study, newdata sets are obtained by applying chi square, information gain, gain ratio,gini coefficient, oneR, reliefF, genetic, forward and backward featureselection algorithms on KDDCup99 dataset generated for intrusion detectionsystems. In order to compare the new data sets obtained with the original sizedata set, different models are developed by using k-nearest-neighbor, support vectormachines and extreme learning machines. In this study, all three methods for test data having best results arecompared by using mentioned feature selection methods according to metrics suchas success rate, precision, false alarm error, f-measure. As the result ofexperiments, it is seen that feature selection methods increases the successrate and enables models to function faster for all three classificationmethods. Besides, it shows that extreme learning machines are able to beintegrated to intrusion detection systems conveniently and be used as analternative method because of reasons such as having high success rate, beingfaster than other classification methods and having simple training algorithm.