Bilgisayar Bilimleri
Yazarlar: Hamza ELBAHADIR, Ebubekir ERDEM
Konular:Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri
DOI:10.53070/bbd.990934
Anahtar Kelimeler:Kablosuz algılayıcı ağ,Saldırı tespit,Veri madenciliği,Hibrit
Özet: Günümüzde yaygın kullanım alanlarına sahip olan kablosuz algılayıcı ağlar (KAA), geleneksel ağ mimarisinden farklı olduğundan, özgün güvenlik çözümleri üretilmelidir. Bu çalışmada KAA güvenliği için saldırı tespit sistemi (STS) önerilmiştir. Etkili bir güvenlik için, saldırı tespit sistemlerinde kullanılan anomali ve yanlış kullanım tabanlı algılama metotlarını ihtiva eden hibrit bir model üzerinde çalışılmıştır. Sistemin normal ve saldırı trafiğini sınıflandırabilmesi için veri madenciliği algoritmalarından BayesNet, J48, JRip, PART ve RandomForest algoritmaları kullanılmış ve söz konusu algoritmaların performans değerleri paylaşılmıştır. Bu çalışmada literatürdeki mevcut çalışmalardan farklı olarak, güncel bir veri seti olan CSE-CIC-IDS2018 kullanılmıştır. Veri setindeki veriler ise, KAA performans kriterleri göz önünde bulundurularak ön işleme tabi tutulmuştur. Sonuçlar önerilen sistemin yüksek doğruluk oranına sahip olduğunu göstermiştir.