Decision Tree Based Intrusion Detection Method in the Internet of Things

Authors : Rojbin TEKİN, Orhan YAMAN, Türker TUNCER

Pages : 17-23

Doi:10.46460/ijiea.970383

View : 17 | Download : 9

Publication Date : 2022-06-28

Article Type : Research Paper

Abstract :Bilgisayar ve ağ teknolojilerindeki gelişmeler internet teknolojisini de olumlu yönde etkilemiştir. İnternetin gelişmesiyle birlikte IoT insert ignore into journalissuearticles values(Nesnelerin İnterneti); kavramı ortaya çıkmıştır. Günümüzde IoT cihazları birçok alanda kolaylık sağlamakta ve IoT tabanlı sistemlerin olumlu etkileri insanların yaşam kalitesini artırmaktadır. İnsanlar akıllı şehirleri, akıllı evleri ve diğer platformları uzaktan izlemek ve yönetmek istemektedir. Ancak IoT sistemleri birçok güvenlik açığına sahiptir ve bu nedenle saldırganların hedefi haline gelmiştir. Bu tür saldırıları tespit etmek ve güvenlik açıklarını önlemek, IoT teknolojisinin kullanım oranını daha da artıracaktır. Bu çalışmada, IoT cihazları için akıllı bir saldırı tespit sistemi insert ignore into journalissuearticles values(IDS); önerilmiştir. IoT cihazları için sunulan akıllı IDS, büyük bir saldırı veriseti üzerinde geliştirildi ve bu veriseti 3.668.443 örnek içermektedir. Bu veri setini kullanan önceki çalışmalarda, araştırmacılar ikili sınıflandırma problemi insert ignore into journalissuearticles values(Atak ve Normal); üzerinde çalışmışlardır. Ancak bu çalışmada saldırı türlerini sınıflandırmayı amaçladığından dokuz kategori kullanılmıştır. Hızlı yanıt veren bir IDS modeli önermek için karar ağacı insert ignore into journalissuearticles values(DT); olan hızlı bir sınıflandırıcı kullanılmıştır. Önerimiz, 10 kat çapraz doğrulama kullanarak bu veri setinde %97,43 sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir. Bu doğruluk oranı, IoT cihazları için önerilen IDS modelimizin sınıflandırma yeteneğini açıkça göstermektedir.
Keywords : Karar ağacı, Saldırı tespiti, Nesnelerin İnterneti, DDoS, DoS