Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları ile Rastgele Orman Algoritması Kullanarak Botnet Tespiti: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Örneği

Authors : Duygu KORKMAZ, H Eray ÇELİK, Mesut KAPAR

Pages : 297-307

View : 13 | Download : 8

Publication Date : 2018-12-11

Article Type : Research Paper

Abstract :Bir botnet, kötü amaçlı yazılım kodunun bulaşmış olduğu, bir veya daha fazla makineden oluşan bir ağdır. Botnet, Botmaster denilen kişiler tarafından yönetilir ve DDos, Spam, Kimlik Hırsızlığı gibi faaliyetler için kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, bir Network üzerinde botnet bulaşmış network cihazı olup olmadığını, Makine Öğrenmesi Algoritmalarından, Sınıflandırma Ağaçları ve Regresyon Ağacı insert ignore into journalissuearticles values(CART); ile Rastgele Orman teknikleriyle tespit etmek ve sınıflandırmaktır. Modellerin sınıflandırma performansları bazı performans ölçütleri bakımından ölçülmüş ve kıyaslanmıştır. Ele alınan değişkenler, ekleyip çıkarılarak doğruluk ve bazı performans ölçütleri üzerindeki değişimler Sınıflandırma Ağaçları Yöntemi ve Rastgele Orman Algoritması Yöntemi ile incelenmiştir ve bir ağda Botnet tespiti yapmak için önemli olan değişkenler önerilmiştir.
Keywords : Düğüm, Gini, Hata matrisi, Phyton, Siber güvenlik