Browsing by Author "BULUT, FATMA SENA"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    PublicationOpen Access
    Saldırı Tespit Sistemlerinde Makine Öğrenmesi Modellerinin Karşılaştırılması
    (Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019) ÇEBİ, CEM BERKE; BULUT, FATMA SENA; FIRAT, HAZAL; BAYDOĞMUŞ, GÖZDE KARATAŞ; ŞAHİNGÖZ, ÖZGÜR KORAY
    Son yıllardaki gelişen teknolojiler neticesinde her türlü hesaplama cihazının İnternete bağlanması sağlanmıştır. Bu sayede birçok gerçek dünya problemi yeni ağ düzenine aktarılsa da bu tam-kontrol sağlanamayan sanal platform çok sayıda güvenlik açığı içermektedir. Günümüzde ağ yöneticilerin ana görevlerinden biride bu açıkları kapatmak ve sorumlu oldukları bilgisayar ağını saldırılardan korumaktır. Güvenlik duvarlarının kullanımı dışarıdan yapılan saldırıları ciddi boyutta engellese de içeriden yapılabilecek veya daha önceden karşılaşılmayan tipten saldırılara karşı zafiyetler içermektedir. Saldırı Tespit Sistemleri (STS) bu zafiyetleri ortadan kaldırmak için öncelikle tercih edilebilecek uygulamalardır. Son geliştirilen STSleri incelendiğinde dinamik bir güvenlik mekanizması geliştirmek adına özellikle Makine Öğrenmesi tabanlı sistemlere ağırlık verildiği görülmektedir. Bilgisayar donanımları ve paralel hesaplama teknolojilerinde ortaya çıkan gelişmeler ve Büyük Veri işleme teknolojilerinin, Makine Öğrenmesi tabanlı sistemlerle uyumlu kullanıldığı görülmektedir. Bu çalışmada yedi farklı makine öğrenimi algoritmaları kullanarak STSlerin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Elde edilen sonuçlar başarım, eğitim süreleri ve çalıştırma süreleri açısından karşılaştırılarak farklı kriterlere göre uygun algoritmanın ortaya konmuştur. Bu karşılaştırma için genel kabul gören NSL-KDD veri setinden faydalanılmıştır. Başarım sonuçlarına bakınca Adaboost algoritmasının en yüksek doğruluk oranına ulaştığı görülmektedir. Ancak gerek eğitim süresi gerekse çalışma zamanı performansı göz önüne alınınca Karar Ağacı algoritmasının daha yüksek performans gösterdiği, doğruluk oranı değeri itibarı ile de Adaboost’a yakın değere sahip olduğu görülmektedir.