Bilgisayar Bilimleri

Yazarlar: Cemile İNCE, Kenan İNCE, Davut HANBAY

Konular:Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri

Anahtar Kelimeler:Intrusion detection system,Support vector machine,Extreme learning,Random forest,K-nn

Özet: İnternet hizmetlerinin hayatımızın her aşamasına girdiği günümüzde, kullanılan sistemlerin güvenliği her geçen gün daha da önem kazanmaktadır. Bu anlamda, Saldırı tespit sistemleri (STS) çok önemli yere sahip bir çalışma alanıdır. STS’ler büyük, orta ve küçük ölçekli kuruluşların trafik verilerinin analizinde kullanılır. Bu sistemlerin performansı, hatalı pozitif sınıflandırmalarının az olması ve saldırı türünü doğru kategorize etmesine bağlı olarak değerlendirilir. Birçok farklı yöntem ile STS çalışmaları yapılmakla birlikte, makine öğrenmesi (MÖ) yöntemleri tatmin edici çözümler sunabilmektedir. Bu çalışmada en yaygın kullanılan MÖ tekniklerinden destek vektör makinaları (DVM), rasgele orman (RO), k-NN (k- en yakın komşu), aşırı öğrenme makineleri (AÖM) yöntemleri tanıtılmış ve kıyaslanmıştır. Bu sistemlerin performansını değerlendirmek için veri seti olarak STS’lerin değerlendirilmesinde bir ölçüt olarak kabul edilen NSL-KDD kullanılmıştır. Doğruluk ve F score parametreleri kullanılarak modellerin performansları hesaplanmıştır. En iyi performans AÖM yöntemi ile elde edilmiştir. Hesaplanan doğruluk değeri %99,8, F score değeri %99,9 olarak hesaplanmıştır.

---