İnternet ve ağ teknolojilerindeki hızlı gelişmeler, siber saldırılar ve izinsiz erişimlerin başta olduğu birçok dezavantajı beraberinde getirmektedir. Bu girişimlerin önceden tespiti, olası saldırıların gerçekleşmeden önlenebilmesini sağlamaktadır. Bu çalışmada makine öğrenme yaklaşımlarının saldırı tespiti üzerindeki performansları araştırılmıştır. Tüm deneyler, açık erişime sunulmuş ve yaygın olarak kullanılan KDD’99 veri kümesi altındaki KDD10CORRECTED ve KDDTEST setleri üzerinde gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırıcı olarak, Karar Ağacı, Topluluk Öğrenme ve Destek Vektör Makineleri tercih edilmiştir. Veri setleri hem doğrudan sınıflandırıcıların girişi olarak hem de boyut indirgeme tekniği olan Temel Bileşen Analizi uygulanarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma aşamasında 5-kat çapraz doğrulama tekniği kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar kıyaslanarak rapor edilmiştir. Sonuçlar gelecekteki çalışmalar için cesaret vericidir.
Topluluk öğrenme Destek vektör makinesi Karar ağacı Temel bileşen analizi Siber saldırı
Rapid developments of internet and network technologies have brought about many disadvantages, including cyber-attacks and unauthorized access. The detection of these initiatives beforehand provides the prevention of probable attacks. In this study, the performance of machine learning approaches on intrusion detection has investigated. All experiments have conducted on KDD10CORRECTED and KDDTEST sub-sets of the publicly available KDD’99 dataset. As the classifier, Decision Tree, Ensemble Learning, and Support Vector Machine have preferred. Data sets are classified as both directly input of the classifiers and by using Principal Component Analysis, which is a size reduction technique. 5-fold cross-validation technique has used in the classification stage. The results have reported by comparing. The results are encouraging for future studies.
Ensemble learning Support vector machine Decision tree Principal component analysis Cyber-attack
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Araştırma Makalesi |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 7 Haziran 2021 |
Gönderilme Tarihi | 24 Şubat 2021 |
Kabul Tarihi | 29 Nisan 2021 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2021 Cilt: 10 Sayı: 2 |