AĞ ALTYAPILARINDA YAPAY ZEKA TABANLI AĞ TRAFİK YÖNETİM MEKANİZMALARININ İNCELENMESİ

Authors : Ayşe Nur TEMURÇİN, Mevlüt ERSOY

Pages : 31-40

View : 25 | Download : 19

Publication Date : 2023-06-29

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmanın amacı yazılım tanımlı ağlar üzerinde meydana gelen güvenlik tehditlerinin makine öğrenme algoritmaları ile tespit edilmesi ve kullanılan algoritmalar ile en az hatayla saldırı sınıflandırması yapılmasıdır. Bu çalışmada mininet üzerinde kurulan bir yazılım tanımlı ağ üzerinde kurulan veri seti ve internet ortamından alınan veri seti kullanılmıştır. Hping3 programı kullanılarak DDoS saldırısı gerçekleştirilmiştir. Ağ trafiğinde saldırı paketlerini sınıflandırmak için tehdit var insert ignore into journalissuearticles values(0); ve tehdit yok insert ignore into journalissuearticles values(1); şeklinde ikili bir sınıflandırma yapılmıştır. Bu sınıflandırma yapılırken yapay sinir ağı, rastgele orman algoritması ve yükseltme algoritmalarından faydalanılmıştır. Kullanılan algoritmalar ile en az hata ile saldırı sınıflandırması yapılması sağlanmıştır. Elde edilen sonuçlara gerekli istatistikler incelenerek sonuç alınmıştır. Elde edilen sonuçlara göre rastgele orman algoritmasının performans değerleri diğer algoritmalar ile kıyaslandığında daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Bu netice ile rastgele orman algoritması ile saldırı sınıflandırması için daha verimli sonuçlar alınmıştır.
Keywords : Yazılım tanımlı ağlar, mininet, makine öğrenme algoritması, hping3