Yapay Bağışıklık Algoritmaları ile Web Trafik Verilerinde Anomali Tespiti

Günümüzde internet dünyasında farklı türdeki tehditler ve saldırılar artarak devam etmekte ve buna paralel olarak alınan güvenlik önlemlerinde de önemli gelişmeler olmaktadır. Ayrıca, çevrimiçi ziyaretçi sayılarının oranı ile zaman serileri şeklinde gösterilen web trafik verilerinde anormal değişikliklerin hızlı ve doğru bir şekilde tespiti ve önlenmesi büyük önem taşımaktadır. Ağ verilerinde anormal trafiklerin tespiti için farklı metodolojiler ve veri sınıflandırılma teknikleri kullanılmaktadır. Bu problem genellikle sinyal pencereleri üzerinde özellik çıkarılarak sınıflandırma yapılarak değerlendirilmektedir. Bu çalışmada, ağ üzerindeki anormal web trafiklerinin tespiti için Yapay Bağışıklık Sistemlerinin Negatif Seçim Algoritmasına (NSA) dayalı bir yöntem önerilmiş ve kullanıcı dostu bir uygulama yazılımı geliştirilmiştir. Web trafiği için Yahoo Webscope S5 verisetinde bulunan gerçek veriler kullanılmış ve pencere kaydırma yöntemi kullanılarak veriler pencerelere ayrılmıştır. Yapılan deneysel çalışmalarda, web trafik verilerinde oluşan anormal trafik verilerinin tespiti, NSA'nın yapısında bulunan aktifleşen detektör sayılarındaki değişimin izlenmesi ile gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, geliştirilen uygulama yazılımı üzerinde NSA ile web ağ trafik verilerindeki anormal durumların düşük hata oranlarıyla tespit edildiği görülmüştür.