YAPAY ZEKA DESTEKLİ IOT GÜVENLİK İZLEME SİSTEMİ

Authors : Kıyas Kayaalp, Tuba Yilmaz, Mukaddes Karabıyık

Pages : 1047-1060

Doi:10.21923/jesd.1717599

View : 204 | Download : 250

Publication Date : 2025-12-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, IoT (Nesnelerin İnterneti) cihazlarının bağlı bulunduğu ağlarda gerçekleşen DDoS (Dağıtılmış Hizmet Engelleme) saldırılarının tespitine yönelik bir güvenlik sistemi geliştirilmiştir. IoT cihazlarının düşük işlem gücü, sınırlı bellek kapasitesi ve zayıf güvenlik önlemleri nedeniyle bu cihazlar, siber saldırganlar tarafından sıklıkla hedef alınmaktadır. Bu doğrultuda, IoT tabanlı ağlarda sıkça rastlanan DDoS saldırılarının etkilerini azaltmak amacıyla denetimli öğrenme yöntemleriyle çalışan bir tespit modeli tasarlanmıştır. Modelin eğitimi için farklı DDoS saldırı türlerini içeren ve DDoS trafiğiyle etiketli bir veri seti kullanılmıştır. Eğitim sürecinde veri seti eğitim ve test kümelerine ayrılmış, modelin başarımı doğruluk, kesinlik, hatırlama ve F1 skoru metrikleriyle değerlendirilmiştir. Ayrıca, k-fold çapraz doğrulama uygulanarak modelin genelleme yeteneği artırılmıştır. Sistem yalnızca statik veri ile sınırlı kalmamış, canlı ağ trafiğini de analiz edebilecek biçimde yapılandırılmıştır. Gerçek zamanlı olarak analiz edilen ağ trafiği üzerinden DDoS saldırıları başarıyla tespit edilmiş ve kullanıcıya anlık bildirimler sağlanmıştır. Böylece, IoT ağlarına yönelik saldırılara karşı etkin, dinamik ve yapay zeka tabanlı bir tespit mekanizması ortaya konulmuştur.
Keywords : DDoS Tespiti, IoT Güvenliği, Yapay Zeka Tabanlı Tespit, Makine Öğrenmesi, Gerçek Zamanlı İzleme

ORIGINAL ARTICLE URL