IoT Veri Kümelerinde Makine Öğrenmesi Tekniklerine Dayalı Saldırı Tespiti

Authors : Meltem Kurt Pehlivanoğlu, Arman Kuyucu, Recep Kaya, Recep Aydin

Pages : 19-26

Doi:10.31590/ejosat.1184984

View : 408 | Download : 252

Publication Date : 2023-12-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Servis Hizmet Reddi ve Dağıtık Servis Hizmet Reddi saldırıları sistemleri çökertmeyi ve hasar vermeyi amaçlarken, Port Tarama saldırısı ise sistemden veri toplamayı amaçlayan siber saldırı türlerindendir. Bu çalışmada, Rastgele Orman, Karar Ağacı, Destek Vektör Makinesi, K-En Yakın Komşu, Naive-Bayes, Gradyan Artırma, Doğrusal Diskriminant Analizi ve Ekstra Ağaçlar makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak, "Bot-IoT” ve "ToN_IoT” veri kümeleri üzerinde DoS, DDoS ve Scanning saldırıları sınıflandırılmıştır. Yapılan deneyler, Gradyan Artırma sınıflandırıcı ile %99.9944 F1-skorla en iyi sınıflandırma gerçekleştirildiğini göstermiştir.
Keywords : Saldırı Tespit Sistemi, DoS, DDoS, makine öğrenmesi