K-NN, NN ve Feature Selection yöntemleri ile firewall verilerinin sınıflandırması

Authors : Sinan DEMİR, Zafer ASLAN

Pages : 139-148

View : 18 | Download : 20

Publication Date : 2023-04-19

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzde internet kullanımının yaygınlaşması, internet güvenliği konusunun önemini artırmıştır. Kişisel bilgilerin, şifrelerin ve diğer hassas bilgilerin korsanlarca ele geçirilmesi veya sahte siteler aracılığıyla hile yapılması, internet kullanıcıları için ciddi riskler oluşturmaktadır. Güvenli internet kullanımı için, kullanıcıların bilinçli olmaları ve güvenliğe dair önlemleri almaları gerekir. Örneğin, şifreleri sık sık değiştirmek, güvenli bağlantıları kullanmak ve elektronik cihazları insert ignore into journalissuearticles values(bilgisayar, telefon, tablet vb.); güncel güvenlik yazılımları ile koruma altına almak gerekir. Bunun yanında ise kullanmakta olduğumuz cihazları Firewall insert ignore into journalissuearticles values(Güvenlik Duvarı); teknolojisi ile koruma altına almak güvenlik konusunda büyük önem arz etmektedir. Bu çalışma içerisinde, Fırat Üniversitesinin firewall cihazından elde edilen 65.532 adet log kaydının NN insert ignore into journalissuearticles values(Neural Network); ve K-NN insert ignore into journalissuearticles values(K-Nearest Neighbor); algoritmaları kullanılarak sınıflandırma işlemi uygulanmıştır. Bununla birlikte feature selection teknikleri ile de veri seti içerisindeki kolonların önemi ve benzerlik oranları belirlenmiştir. Neural Network algoritmasında “Adam” fonksiyonu optimizasyonunda %98,46, K-NN algoritmasında k değeri 20 iken en başarılı sonuç manhattan’da %99,08 olarak belirlenmiştir. Daha önce literatürde aynı veri seti ile yapılmış olan SVM çalışmasında ise dört SVM tekniği arasında en başarılı teknik %98,5 olarak Sigmoid fonksiyonun da ulaşılmıştır.
Keywords : Firewall, Makine Öğrenimi, Siber Güvenlik, Derin Öğrenme