Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak saldırı tespit ve önleme sistemi geliştirilmesi
Developing an intrusion detection and prevention system using machine learning and deep learning methods
- Tez No: 702432
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SUHAP ŞAHİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Makine öğrenmesi, Saldırı algılama sistemi, Deep learning, Machine learning, Introsion detection system
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnternet kullanımının yaygınlaşması ile birlikte, siber saldırıların sayısı ve karmaşıklığı da artmaktadır. Bu durum saldırı tespit sistemi oluşturmada önemli bir rol oynayan geleneksel makine öğrenmesi tekniklerinin yetersiz kalmasına sebep olmaktadır. Derin öğrenme temelli yaklaşımlar bu sorunu belirli oranda çözmüştür ancak bu yöntemler, ağ trafiği verilerindeki dengesizlik sebebiyle düşük miktarda veri içeren atakların tespitinde başarısız olmaktadır. Bu tez çalışmasında farklı atak türlerin tespiti için iki farklı yöntem önerilmiştir. Tez çalışmasının ilk aşamasında Probe, DoS, U2R ve R2L ataklarının tespiti için hem makine öğrenmesi hem de derin öğrenme temelli yöntemlerin avantajlarını kullanan hibrit bir saldırı tespit sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen sistemde ilk aşamada TPE yöntemi kullanılarak optimize edilmiş XGBoost algoritması kullanılmıştır. İkinci aşamada da atak olarak tespit edilen verilerin türlerinin tespiti için özgün bir DFNN modeli önerilmiştir. Önerilen sistemin başarımını değerlendirmek için NSL-KDD veri seti kullanılmıştır. Önerilen hibrit model, geleneksel yöntemlere ve son zamanlarda önerilen tekniklere kıyasla daha iyi bir sınıflandırma başarımı göstermiştir. Tez çalışmasının ikinci aşamasında DNS üzerinden gerçekleştirilen ve yaygın olarak kullanılan DNS tünelleme tehditlerini önlemek için canlı ağlarda gerçek zamanlı çalışan derin öğrenme tabanlı bir sistem geliştirilmiştir. Önerilen sistemin canlı ağlar üzerinde tehdit anında karar verme özelliği, çalışmanın özgünlüklerinden bir tanesidir. DNS tünelleme tespiti, ağ içerisinde gerçek zamanlı olarak çıkarılan özellikler kullanılarak derin ağ tabanlı karar mekanizmaları ile gerçekleştirilmiştir. Testler esnasında sistem gerçek zamanlı olarak gelen tehditleri önleyecek şekilde ağa entegre edilmiştir. Test sonuçları, DNS protokolü üzerinden yapılan tünel saldırılarının neredeyse tamamının, sistemin gerçek zamanlı olarak çalışmasında herhangi bir gecikemeye sebep olmadan engellendiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The number and complexity of cyber-attacks grow in parallel with the increasing use of the Internet. As a result, traditional machine learning techniques which play an important role in intrusion detection systems become inadequate. Deep Learning-based approaches resolve this problem to a certain extent; however, these methods fail to detect the attacks with a small amount of data due to the unbalanced network traffic data. In this thesis, two different methods have been proposed for the detection of different attack types. In the first phase of the thesis, a hybrid intrusion detection system which uses the advantages of both machine learning and deep learning-based methods is developed to detect Probe, DoS, U2R and R2L attacks. In this system, data are classified in binary as attack and normal, in the first phase. For this task, XGBoost algorithm optimized by TPE method is used. In the second phase, in order to classify the types of data that are detected as attack, a unique DFNN model is proposed. NSL-KDD dataset is used to evaluate the performance of the proposed system. The proposed hybrid model demonstrates a better classification performance compared to traditional methods and other recently proposed techniques. In the second phase of the thesis, a real-time deep learning-based system is developed on live networks to prevent common DNS tunneling attacks which use over DNS. The decision-making capability of the proposed system at the instant of threat on a live system is the particular feature of the study. DNS tunneling detection is been carried out by deep network-based decision mechanisms, using real-time extracted features within the network. During tests, the system is integrated into the network to prevent incoming attacks in real-time. Test results are shown that almost all tunnel attacks over the DNS protocol are blocked without causing any delay in the operation of the system in real-time.
Benzer Tezler
- Sistem çağrı dizileri üzerinde makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak ana bilgisayar tabanlı saldırı tespit sistemlerinin geliştirilmesi
Development of host-based intrusion detection systems using machine learning and deep learning methods on system call sequences
HAMİ SATILMIŞ
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDAT AKLEYLEK
- Nesnelerin interneti tabanlı ağ trafiğinde ileri makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemleri ile anomali tespiti
Anomaly detection in internet of things based network traffic with advanced machine learning and deep learning methods
YAĞIZ ONUR KOLCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAfyon Kocatepe ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET HAŞİM YURTTAKAL
- Yazılım tanımlı ağ temelli saldırı tespit ve önleme sistemi geliştirme
Software defined network based intrusion detection and prevention system development
SAİT MELİH DOĞAN
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ALKAN
- Siber açıkların tespit edilmesi amacıyla bir uygulamanın geliştirilmesi ve siber saldırı senaryolarının incelenmesi: Türkiye örneği
Development of an application for the detection of cyber vulnerabilities and examination of cyber attack scenarios: The case of Turkiye
MEHMET ALİ TEKELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH BAŞÇİFTÇİ
DOÇ. DR. EMRE AVUÇLU
- Yazılım tanımlı ağlarda makine öğrenme temelli saldırı tespit sistemi
Machine learning based intrusion detection system in software defined networks
BİROL EMEKLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İHSAN HAKAN SELVİ