Network Intrusion Detection Using Machine Learning Techniques/Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanılarak Ağ Saldırı Tespit Sistemi

Authors : Oğuz ATA, Khalid KADHİM

Pages : 115-123

View : 15 | Download : 21

Publication Date : 2018-07-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Özet Son zamanlarda gelişen ağ saldırılarından korunmak için saldırı tespit sistemler önemli bir hale gelmiştir. Bu saldırılar, öncekilerden daha karmaşık ve tespit edilmesi zordur. Bu nedenle Makine Öğrenmesi teknikleri kullanılmaya başlanmıştır. Böylece ağdan gelen paketlerin karekteristiklerinde, daha karmaşık özellikler tespit edilebilmektedir. Bu teknikler öğrenebilmek için belirli özelliklerde verysetine ihtiyaç duymaktadır. Bu amaç ile birçok very seti toplanmıştır. Bu verisetlerinin bazıları gerçek hayat uygulamalarında saldırı tespit sistemlerinin uygulamasında bilinen limitlere sahiptir. Bu çalışmada Bu her bir veri setinin bilinen konularının yanı sıra, makine öğrenim tekniklerini kullanan ve bu veri setlerini kullanan mevcut saldırı tespit sistemleri ile birlikte herbir mevcut izinsiz veri kümeleri de tartışılmıştır. Makine öğrenme teknikleri farklı veri kümelerinden farklı bilgi çıkarımında bulunurlar ve her tekniğin bu bilgiyi elde etmek için farklı yaklaşımları olduğu için, her tekniğin performansı, bir veri kümesinden diğerine farklıdır. Tartışılançalışmaların sonuçları, Yapay Sinir Ağları (YSA) ‘nın diğer makine öğrenme teknikleri arasında en yüksek ortalama performansı gösterdiği görülmüştür. Böylece Saldırı tespit sistemi uygulamaları için makine öğrenme tekniklerini kullanmanın büyük potansiyeli olduğu görülmüştür
Keywords : Makine Öğrenmesi, Yapay Sinir Ağları, Saldırı Tespir Sistemi