Fenerbahçe Üniversitesi Tasarım, Mimarlık ve Mühendislik Dergisi

Yazarlar: Serdar ASARKAYA, Oğuz KAYNAR, İlkay YELMEN, Fazlı YILDIRIM, Metin ZONTUL

Konular:Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri

Anahtar Kelimeler:DDoS,Network Saldırıları,Makine Öğrenimi,Sınıflandırma,Multi Layer Perceptron

Özet: DDoS saldırıları, network saldırıları içerisinde en sık rastlanan saldırı türüdür. Bu saldırılar sonucunda bireyler ve şirketler para, itibar ve zaman kaybı gibi sorunlarla uğraşmak zorunda kalmaktadırlar. Saldırıları önleme amaçlı farklı yöntem ve sistemler denenmekle birlikte sorunların tamamen ortadan kalktığı söylenemez. Sorunlara çözüm önerilerinden birisi saldırıların erken tespit edilmesidir. Bu çalışma; DDoS saldırılarının tespiti için saldırıların makine öğrenmesi yöntemleriyle sınıflandırılmasını amaçlamaktadır. Çalışmada, seçilen veri setindeki veriler optimize edilmiş ve K-Nearest Neighbours, Multi Layer Perceptron, Support Vector Machine ve Random Forest sınıflayıcı modelleri geliştirilmiştir. Değerlendirmede ROC eğrileri ile Precision, Recall, F1-Score ve Accuracy metriklerinden yararlanılmıştır. En yüksek doğruluk oranı olan %99’a Multi Layer Perceptron modelinde ulaşılmıştır.

---