Araştırma Makalesi

DDOS SALDIRILARININ MAKİNE ÖĞRENİMİ ALGORİTMALARIYLA TESPİTİ

Cilt: 1 Sayı: 3 30 Ekim 2021
  • Serdar Asarkaya *
  • Oğuz Kaynar
  • İlkay Yelmen
  • Fazlı Yıldırım
  • Metin Zontul
PDF İndir
TR EN

DDOS SALDIRILARININ MAKİNE ÖĞRENİMİ ALGORİTMALARIYLA TESPİTİ

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Aamir, M., & Zaidi, S. A., “Clustering based semi-supervised machine learning for DDoS attack classification”, Journal of King Saud University, Feb. 2019. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S131915781831067X?via%3Dihub
  2. Arivudainambi, D., Varun, K. K., Sibi, C. S., & Visu, P., “Malware traffic classification using principal component analysis and artificial neural network for extreme surveillance”, Computer Communications, vol. 147, pp. 50-57, Nov. 2019, doi: 10.1016/j.comcom.2019.08.003
  3. Branitskiy, A., & Kotenko, I., “Hybridization of computational intelligence methods for attackdetection in computer networks”, Journal of Computational Science, vol. 23, pp. 145-156, Nov. 2017, doi: 10.1016/j.jocs.2016.07.010
  4. Cao, Y., Wang, Z., Qian, Z., Song, C., Krisnamurhy, S., & Yu, P., “Principled Unearthing of TCP Side Channel Vulnerabilities”, presented at 2019 ACM SIGSAG Conference on Computer and Communication Security, London, UK, Nov. 11-15, 2019
  5. DDoS attack network logs dataset, www.kaggle.com, [Online]. Available: https://www.kaggle.com/jacobvs/ddos-attack-network-logs (Erişim 1 Ocak 2021)
  6. Deka, R. K., Bhattacharyya, D. K., & Kalita, J. K., “Active learning to detect DDoS attack using ranked features”, Computer Communications, vol. 145, pp. 203-222, Sep. 2019, doi: 10.1016/j.comcom.2019.06.010
  7. Deore, S., & Patil, A., “Survey Denial of Service classification and attack with Protect Mechanism for TCP SYN Flooding Attacks.”, International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET) , vol. 3, no. 5, pp. 1736-1739, May, 2016.
  8. Dimitrios, K., Apostolos, P., Maglaras, L., Moschoyiannis, S., Aparicio-Navarro, F. .., Argyriou, A., & Janicke, H., “A novel Intrusion Detection System against spoofing attacks in connected Electric Vehicles”, Array, vol. 5, March 2020, Art. no. 100013.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Bilgisayar Yazılımı

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

30 Ekim 2021

Gönderilme Tarihi

20 Ekim 2021

Kabul Tarihi

28 Ekim 2021

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2021 Cilt: 1 Sayı: 3

Kaynak Göster

APA
Asarkaya, S., Kaynar, O., Yelmen, İ., Yıldırım, F., & Zontul, M. (2021). DDOS SALDIRILARININ MAKİNE ÖĞRENİMİ ALGORİTMALARIYLA TESPİTİ. Tasarım Mimarlık ve Mühendislik Dergisi, 1(3), 221-232. https://izlik.org/JA46FM58RH
AMA
1.Asarkaya S, Kaynar O, Yelmen İ, Yıldırım F, Zontul M. DDOS SALDIRILARININ MAKİNE ÖĞRENİMİ ALGORİTMALARIYLA TESPİTİ. DAE. 2021;1(3):221-232. https://izlik.org/JA46FM58RH
Chicago
Asarkaya, Serdar, Oğuz Kaynar, İlkay Yelmen, Fazlı Yıldırım, ve Metin Zontul. 2021. “DDOS SALDIRILARININ MAKİNE ÖĞRENİMİ ALGORİTMALARIYLA TESPİTİ”. Tasarım Mimarlık ve Mühendislik Dergisi 1 (3): 221-32. https://izlik.org/JA46FM58RH.
EndNote
Asarkaya S, Kaynar O, Yelmen İ, Yıldırım F, Zontul M (01 Ekim 2021) DDOS SALDIRILARININ MAKİNE ÖĞRENİMİ ALGORİTMALARIYLA TESPİTİ. Tasarım Mimarlık ve Mühendislik Dergisi 1 3 221–232.
IEEE
[1]S. Asarkaya, O. Kaynar, İ. Yelmen, F. Yıldırım, ve M. Zontul, “DDOS SALDIRILARININ MAKİNE ÖĞRENİMİ ALGORİTMALARIYLA TESPİTİ”, DAE, c. 1, sy 3, ss. 221–232, Eki. 2021, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA46FM58RH
ISNAD
Asarkaya, Serdar - Kaynar, Oğuz - Yelmen, İlkay - Yıldırım, Fazlı - Zontul, Metin. “DDOS SALDIRILARININ MAKİNE ÖĞRENİMİ ALGORİTMALARIYLA TESPİTİ”. Tasarım Mimarlık ve Mühendislik Dergisi 1/3 (01 Ekim 2021): 221-232. https://izlik.org/JA46FM58RH.
JAMA
1.Asarkaya S, Kaynar O, Yelmen İ, Yıldırım F, Zontul M. DDOS SALDIRILARININ MAKİNE ÖĞRENİMİ ALGORİTMALARIYLA TESPİTİ. DAE. 2021;1:221–232.
MLA
Asarkaya, Serdar, vd. “DDOS SALDIRILARININ MAKİNE ÖĞRENİMİ ALGORİTMALARIYLA TESPİTİ”. Tasarım Mimarlık ve Mühendislik Dergisi, c. 1, sy 3, Ekim 2021, ss. 221-32, https://izlik.org/JA46FM58RH.
Vancouver
1.Serdar Asarkaya, Oğuz Kaynar, İlkay Yelmen, Fazlı Yıldırım, Metin Zontul. DDOS SALDIRILARININ MAKİNE ÖĞRENİMİ ALGORİTMALARIYLA TESPİTİ. DAE [Internet]. 01 Ekim 2021;1(3):221-32. Erişim adresi: https://izlik.org/JA46FM58RH