Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Anormal Ağ Trafiğinin Tespit Edilmesi
Küçük Resim Yok
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bilgisayar ağlarının ve geliştirilen uygulamaların büyümesi ile saldırıların oluşturacağı hasarın belirgin olarakartması beklenmektedir. Saldırı Tespit Sistemleri (STS) sürekli büyüyen ağ saldırıları karşısında önemli savunmaaraçlarındandır. Saldırı Tespit Sistemlerinin makine öğrenmesi algoritmaları ile eğitilmesi ve eğitim sonrasıgerçek zamanlı olarak saldırıları oluştuğu anda tespit ederek, gerekli tedbirlerin alınmasını sağlamasıamaçlanmaktadır. Bu çalışmada da karar ağacı ve rastgele orman yöntemleri kullanılarak bilgisayar ağlarındaakan normal ve anormal paketlerin sınıflandırılması amaçlanmaktadır. Sınıflandırma yöntemleri, karar vermekiçin ağ trafiğinin kaydedildiği PCAP dosyasından CICFlowMeter kullanılarak çıkarılan 78 adet değişkenikullanmaktadır. Sonuçlar incelendiğinde, önerilen yöntemin bir milyonun üzerindeki kaydı %100’e yakın birbaşarıyla sınıflandırdığı ve anormal trafiğin tespitinde etkin olduğu görülmektedir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği, Endüstri Mühendisliği, Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri, Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka
Kaynak
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
7
Sayı
1
