Saldırı Tespit Sistemlerinde Topluluk Öğrenme Yöntemlerinin Kıyaslanması

Authors : İlya KUŞ, Sinem BOZKURT KESER, Esra YOLAÇAN

Pages : 725-734

Doi:10.31590/ejosat.971875

View : 27 | Download : 18

Publication Date : 2021-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüz bilgi çağında teknolojinin gelişmesi, çeşitli güvenlik açıklarının oluşmasına neden olmuştur. Bu durum kişilere, şirketlere ve devletlere yapılan siber saldırıların da artmasına yol açmıştır. Yapılan saldırıların ve güvenlik açıklarının önlenmesinde ise çeşitli yöntemler, teknikler ve komutlar geliştirilmiştir. Güvenliğin sağlanması için geliştirilen bu yapılar, kullanıcıların kişisel verilerini koruma altına almak ile yükümlüdür. Fakat saldırganlar kullandıkları saldırı yöntemleri ile güvenlik açığını yakaladıkları an ilgili ağa saldırmakta ve ağın işlevselliğini etkileyerek performansını düşürmektedir. Bu nedenle, sistemlerin güvenlik altına alınması ve yapılan saldırıların tespiti için Saldırı Tespit Sistemleri geliştirilmiştir. Saldırı Tespit Sistemleri’nde makine öğrenmesi algoritmalarının kullanımı artmaktadır. Bu çalışmada, topluluk öğrenme algoritmalarından Rasgele Orman, CatBoost, XGBoost ve LightGBM Saldırı Tespit Sistemleri’nde anomali tespitinde yaygın kullanılan NSL- KDD ve UNSW-NB15 veri kümeleri üzerinde tanıtılmış ve kıyaslanmıştır. Doğruluk, hassasiyet, geri çağırma, f-ölçütü ve eğri altında kalan performans metrikleri kullanılarak algoritmaların performansları hesaplanmıştır. Gerçekleştirilen deneylerde, her iki veri kümesi içinde en iyi performans değerleri Rasgele Orman algoritması ile elde edilmiştir.
Keywords : Saldırı Tespit Sistemleri, Topluluk Öğrenme Algoritmaları, XGBoost, CatBoost, LightGBM, Rasgele Orman