Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Anormal Ağ Trafiğinin Tespit Edilmesi

Home Page
About
Submit A Journal
Submit A Conference
Submit Paper/Book
- Submit a Preprint
- Submit a Book
Contact

Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
Volume:7 Issue:1
Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Anormal Ağ Trafiğinin Tespit Edilmesi

Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Anormal Ağ Trafiğinin Tespit Edilmesi

Authors : Serhat ÖZEKES, Elif Nur KARAKOÇ

Pages : 566-576

Doi:10.29130/dubited.498358

View : 45 | Download : 7

Publication Date : 2019-01-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Bilgisayar ağlarının ve geliştirilen uygulamaların büyümesi ile saldırıların oluşturacağı hasarın belirgin olarak artması beklenmektedir. Saldırı Tespit Sistemleri (STS) sürekli büyüyen ağ saldırıları karşısında önemli savunma araçlarındandır. Saldırı Tespit Sistemlerinin makine öğrenmesi algoritmaları ile eğitilmesi ve eğitim sonrası gerçek zamanlı olarak saldırıları oluştuğu anda tespit ederek, gerekli tedbirlerin alınmasını sağlaması amaçlanmaktadır. Bu çalışmada da karar ağacı ve rastgele orman yöntemleri kullanılarak bilgisayar ağlarında akan normal ve anormal paketlerin sınıflandırılması amaçlanmaktadır. Sınıflandırma yöntemleri, karar vermek için ağ trafiğinin kaydedildiği PCAP dosyasından CICFlowMeter kullanılarak çıkarılan 78 adet değişkeni kullanmaktadır. Sonuçlar incelendiğinde, önerilen yöntemin bir milyonun üzerindeki kaydı %100’e yakın bir başarıyla sınıflandırdığı ve anormal trafiğin tespitinde etkin olduğu görülmektedir.
Keywords : Saldırı tespit sistemleri, karar ağacı, rastgele orman

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.