Araştırma Makalesi

Siber Güvenlikte CIC-Darknet2020 Veri Seti Kullanarak VPN/NoVPN ve Tor/NoTor Sınıflandırması: Basit ve Karmaşık Modellerin Kullanımı

Cilt: 35 Sayı: 2 1 Eylül 2023
PDF İndir
EN TR

Siber Güvenlikte CIC-Darknet2020 Veri Seti Kullanarak VPN/NoVPN ve Tor/NoTor Sınıflandırması: Basit ve Karmaşık Modellerin Kullanımı

Öz

İnternet kullanımı günümüzde hızla artmakta ve birçok işlem dijital ortamda gerçekleştirilmektedir. Ancak, bu durum aynı zamanda internetin kötüye kullanımına zemin hazırlamaktadır. Siber suçlar ve saldırılar her geçen gün artmaktadır ve siber güvenlik konusu son derece önemli hale gelmiştir. CIC-Darknet2020 adlı veri seti, siber güvenlik alanında çalışan araştırmacılar tarafından hazırlanmış ve Darknet ağlarında gerçekleşen trafiği içermektedir. Bu trafiğin analizi, Darknet ağlarındaki faaliyetler hakkında önemli bilgiler sağlayabilmektedir. Bu çalışmada, CIC-Darknet2020 veri seti üzerinde modeller kullanılarak VPN/NoVPN ve Tor/NoTor sınıflandırması yapılmıştır. OneR ve Ensemble OneR modelleri kullanılarak yapılan sınıflandırma sonuçları incelenmiştir. Sonuçlar, VPN/NoVPN sınıflandırması için Ensemble OneR modelinin ROC-AUC değerinin 0.779 olduğunu göstermiştir. Tor/NoTor sınıflandırması için ise Ensemble OneR modeli, son derece iyi sonuçlar elde ederek ROC-AUC değeri 0.980 olmuştur. Bu çalışma, siber güvenlik alanında basit modellerin bile önemli sonuçlar elde edebileceğini ve kullanılabilir olduğunu göstermektedir. Ancak, daha karmaşık modellerin kullanımının da gerekliliği ortaya çıkmaktadır. Siber güvenlik alanında hem basit hem de karmaşık modellerin kullanılması gerektiği sonucuna varılmaktadır. Sonuç olarak, CIC-Darknet2020 veri seti üzerinde yapılan çalışmalar sonucunda elde edilen sonuçlar siber güvenlik alanında farklı modeller kullanarak VPN/NoVPN ve Tor/NoTor sınıflandırması yapılabilirliğini göstermektedir. Bu çalışmanın sonuçları, daha karmaşık modellerin kullanımının gerekliliği ortaya koysa da, basit modellerin bile önemli sonuçlar elde edebileceğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Abu Al-Haija Q, Krichen M, Abu Elhaija W. Machine-learning-based darknet traffic detection system for IoT applications. Electronics 2022; 11: 556.
  2. Iliadis LA, Kaifas T. Darknet traffic classification using machine learning techniques. In: 2021 10th International Conference on Modern Circuits and Systems Technologies (MOCAST). IEEE, 2021, pp. 1–4.
  3. Lotfollahi M, Jafari Siavoshani M, Shirali Hossein Zade R, et al. Deep packet: A novel approach for encrypted traffic classification using deep learning. Soft Comput 2020; 24: 1999–2012.
  4. Afuwape AA, Xu Y, Anajemba JH, et al. Performance evaluation of secured network traffic classification using a machine learning approach. Comput Stand Interfaces 2021; 78: 103545.
  5. Lingyu J, Yang L, Bailing W, et al. A hierarchical classification approach for tor anonymous traffic. In: 2017 IEEE 9th International conference on communication software and networks (ICCSN). IEEE, 2017, pp. 239–243.
  6. Sarkar D, Vinod P, Yerima SY. Detection of Tor traffic using deep learning. In: 2020 IEEE/ACS 17th International Conference on Computer Systems and Applications (AICCSA). IEEE, 2020, pp. 1–8.
  7. Rao Z, Niu W, Zhang X, et al. Tor anonymous traffic identification based on gravitational clustering. Peer-to-Peer Netw Appl 2018; 11: 592–601.
  8. Hu X, Gao Y, Cheng G, et al. An Adversarial Learning-based Tor Malware Traffic Detection Model. In: GLOBECOM 2022-2022 IEEE Global Communications Conference. IEEE, 2022, pp. 74–79.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

1 Eylül 2023

Gönderilme Tarihi

2 Mayıs 2023

Kabul Tarihi

1 Temmuz 2023

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2023 Cilt: 35 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Alaca, Y. (2023). Siber Güvenlikte CIC-Darknet2020 Veri Seti Kullanarak VPN/NoVPN ve Tor/NoTor Sınıflandırması: Basit ve Karmaşık Modellerin Kullanımı. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 35(2), 569-579. https://doi.org/10.35234/fumbd.1291388
AMA
1.Alaca Y. Siber Güvenlikte CIC-Darknet2020 Veri Seti Kullanarak VPN/NoVPN ve Tor/NoTor Sınıflandırması: Basit ve Karmaşık Modellerin Kullanımı. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2023;35(2):569-579. doi:10.35234/fumbd.1291388
Chicago
Alaca, Yusuf. 2023. “Siber Güvenlikte CIC-Darknet2020 Veri Seti Kullanarak VPN/NoVPN ve Tor/NoTor Sınıflandırması: Basit ve Karmaşık Modellerin Kullanımı”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 35 (2): 569-79. https://doi.org/10.35234/fumbd.1291388.
EndNote
Alaca Y (01 Eylül 2023) Siber Güvenlikte CIC-Darknet2020 Veri Seti Kullanarak VPN/NoVPN ve Tor/NoTor Sınıflandırması: Basit ve Karmaşık Modellerin Kullanımı. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 35 2 569–579.
IEEE
[1]Y. Alaca, “Siber Güvenlikte CIC-Darknet2020 Veri Seti Kullanarak VPN/NoVPN ve Tor/NoTor Sınıflandırması: Basit ve Karmaşık Modellerin Kullanımı”, Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 35, sy 2, ss. 569–579, Eyl. 2023, doi: 10.35234/fumbd.1291388.
ISNAD
Alaca, Yusuf. “Siber Güvenlikte CIC-Darknet2020 Veri Seti Kullanarak VPN/NoVPN ve Tor/NoTor Sınıflandırması: Basit ve Karmaşık Modellerin Kullanımı”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 35/2 (01 Eylül 2023): 569-579. https://doi.org/10.35234/fumbd.1291388.
JAMA
1.Alaca Y. Siber Güvenlikte CIC-Darknet2020 Veri Seti Kullanarak VPN/NoVPN ve Tor/NoTor Sınıflandırması: Basit ve Karmaşık Modellerin Kullanımı. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2023;35:569–579.
MLA
Alaca, Yusuf. “Siber Güvenlikte CIC-Darknet2020 Veri Seti Kullanarak VPN/NoVPN ve Tor/NoTor Sınıflandırması: Basit ve Karmaşık Modellerin Kullanımı”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 35, sy 2, Eylül 2023, ss. 569-7, doi:10.35234/fumbd.1291388.
Vancouver
1.Yusuf Alaca. Siber Güvenlikte CIC-Darknet2020 Veri Seti Kullanarak VPN/NoVPN ve Tor/NoTor Sınıflandırması: Basit ve Karmaşık Modellerin Kullanımı. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 01 Eylül 2023;35(2):569-7. doi:10.35234/fumbd.1291388

Cited By