NanoPi R5S Tabanlı Açık Kaynak Kodlu Bir Güvenlik Duvarı Sisteminin Geliştirilmesi

Öz

Son yıllarda siber tehditlerin artan yaygınlığı hem bireysel hem de kurumsal kullanıcıları daha sağlam ve esnek güvenlik çözümleri aramaya yöneltmiştir. Esneklik ve maliyet etkinliğini bir arada sunan açık kaynak kodlu yazılımlar, ticari güvenlik duvarı sistemlerine uygulanabilir bir alternatif oluşturmaktadır. Bu bağlamda, Mini PC tabanlı çözümler, kompakt form faktörleri ve yeterli işlem güçleri sayesinde küçük ve orta ölçekli işletmeler ile ev kullanıcıları arasında önemli bir ivme kazanmıştır. Bu makale, NanoPi R5S platformu üzerine inşa edilmiş açık kaynak kodlu bir güvenlik duvarı sisteminin tasarımını ve uygulamasını göstermektedir. Sistem, güvenli internet erişimi sağlamak, kötü amaçlı içerikleri filtrelemek ve ağ trafiği analizi gerçekleştirmek için bir dizi açık kaynak araç kullanılarak yapılandırılmıştır. NanoPi R5S donanımının bir ağ güvenliği bağlamındaki verimliliğini analiz etmek amacıyla sistemin performansı, çeşitli operasyonel senaryolar altında titizlikle değerlendirilmiştir. NanoPi R5S mimarisi, yalnızca %7–12 oranında minimum düzeyde CPU kullanımıyla güçlü güvenlik operasyonlarını sergilemiştir. X86 alternatifleriyle karşılaştırıldığında, enerji verimliliğinde %60–70 oranında iyileşme ve %50 daha düşük DNS gecikmesi sağlamıştır. Bu bulgular, düşük güçlü donanım üzerinde konteynerize edilmiş güvenliğin, geleneksel cihazların getirdiği yük veya termal ayak izi olmadan yüksek performans sunduğunu kanıtlamıştır. Son olarak çalışma, bu çözümün bireysel kullanıcılar, küçük işletmeler ve eğitim kurumları için potansiyel faydalarını incelemekte ve ağ güvenliği araştırmacıları ile sistem yöneticileri için pratik öneriler sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Açık Kaynak Kodlu Güvenlik Duvarı
• NanoPi R5S
• Ağ Güvenliği
• Mini PC
• Güvenli İnternet Erişimi.

Etik Beyan

Bu çalışma, yüksek etik standartlara ve akademik dürüstlük ilkelerine bağlı kalınarak hazırlanmıştır. Yazarlar, bu makalede sunulan çalışmanın orijinal olduğunu, daha önce başka bir yerde yayınlanmadığını veya yayın için değerlendirilmediğini beyan eder. Kullanılan tüm kaynaklara eksiksiz ve doğru bir şekilde atıf yapılmıştır. Çalışma, insan veya hayvan denekleri üzerinde herhangi bir deneysel uygulama içermediğinden etik kurul onayı gerektirmemektedir. Yazarlar arasında herhangi bir çıkar çatışması bulunmamaktadır. Makalenin tüm yazarları, çalışmaya önemli katkı sağlamış ve son halini onaylamıştır.

Development of an Open-Source Firewall System Based on NanoPi R5S

Öz

In recent years, the increasing prevalence of cyber threats has driven both individual and institutional users to seek more robust and flexible security solutions. Offering a compelling combination of flexibility and cost-effectiveness, open-source software presents a viable alternative to commercial firewall systems. Within this landscape, solutions based on Mini PCs have gained significant traction among small and medium-sized enterprises and home users, owing to their compact form factor and adequate processing power. This paper details the design and implementation of an open-source firewall system built on the NanoPi R5S platform. The system was configured using a suite of open-source tools to deliver secure internet access, filter malicious content, and perform network traffic analysis. Its performance was rigorously evaluated under various operational scenarios to analyze the efficiency of the NanoPi R5S hardware in a network security context. The NanoPi R5S architecture sustained robust security operations with minimal 7–12% CPU utilization. Compared to x86 alternatives, it achieved a 60–70% improvement in energy efficiency and 50% lower DNS latency. These findings proved that containerized security on low-power hardware offers high performance without the overhead or thermal footprint of traditional appliances. Finally, the study explores the potential benefits of this solution for individual users, small businesses, and educational institutions, concluding with practical recommendations for network security researchers and system administrators.

Anahtar Kelimeler

• Open-Source Firewall
• NanoPi R5S
• Network Security
• Mini PC
• Secure Internet Access.

Etik Beyan

This study has been prepared in adherence to high ethical standards and the principles of academic integrity. The authors declare that the work presented in this article is original, has not been published elsewhere previously, and is not currently under consideration for publication elsewhere. All sources used have been cited completely and accurately. As the study does not involve any experimental applications on human or animal subjects, it does not require ethics committee approval. There are no conflicts of interest among the authors. All authors have made significant contributions to the study and have approved the final version of the manuscript.

Kaynakça

1. AdGuard. (2024). AdGuard Home Documentation. https://github.com/AdguardTeam/AdGuardHome
2. Ahmad, I., Basheri, M., Iqbal, M. J., & Rahim, A. (2018). Performance comparison of support vector machine, random forest, and extreme learning machine for intrusion detection. IEEE access, 6, 33789-33795. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2841987
3. Combs, G. (2021). Wireshark Network Analysis: The Official Wireshark Certified Network Analyst Study Guide. Protocol Analysis Institute. Google Scholar
4. Conti, M., Dehghantanha, A., Franke, K., & Watson, S. (2018). Internet of Things security and forensics: Challenges and opportunities. Future Generation Computer Systems, 78, 544–546. https://doi.org/10.1016/j.future.2017.07.060
5. Deeka, T., Deeka, B., & On-rit, S. (2025, November). Dockerized Microservices for Routing and Traffic Engineering in Complex Networks. In 2025 29th International Computer Science and Engineering Conference (ICSEC) (pp. 119-122). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICSEC67360.2025.11298007
6. Fernández Hansen, Y. (2019). The Hacker's Hardware Toolkit: best gadgets for Red Team hackers. Amazon
7. FriendlyARM. (2024). NanoPi R5S
8. Wiki. https://wiki.friendlyelec.com/wiki/index.php/NanoPi_R5S

9. FriendlyWRT. (2024). FriendlyWRT Documentation for NanoPi
10. R5S. https://wiki.friendlyelec.com/wiki/index.php/FriendlyWRT
11. Gosálvez-White, I., Rodríguez-Martín, N., Barajas-García, N., Mena-Gallardo, C., & García- Teodoro, P. (2025). MEDIotWAL: Securing Smart Healthcare Environments Through IoT Firewalls. Sensors, 25(19), 6235. https://doi.org/10.3390/s25196235
12. Huang, S., Cao, J., Chen, Z., Zhong, Q., & Zhang, M. (2025). Online Traffic Obfuscation Experimental Framework for the Smart Home Privacy Protection. Electronics, 14(16), 3294.https://doi.org/10.3390/electronics14163294
13. Iadicicco, G. (2025). Development and Optimization of a Firmware for Real-Time Monitoring of Network Traffic and Threat Detection (Doctoral dissertation, Politecnico di Torino). Google Scholar
14. Işık, C. (2025). NanoPi yapılandırma test ve gözlem notları. Kişisel proje dokümantasyonu, Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi, Yazılım Mühendisliği ABD.
15. Lee, W., Stolfo, S. J., & Mok, K. W. (2000). Adaptive intrusion detection: A data mining approach. Artificial Intelligence Review, 14(6), 533–567. Google Scholar
16. Nakra, T. (2025). Empowering Household Sovereignty: Privacy and Security with OpenWrt Firewall. Google Scholar
17. Nodogsplash. (2024). Nodogsplash Captive Portal. https://github.com/nodogsplash/nodogsplash
18. Olivera-Ruiz, G., Solsol-Isminio, J., & Bermúdez-Pino, W. (2024, October). Next-Generation Firewall Open-Source and LAN Performance. In 2024 43rd International Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC) (pp. 1-7). IEEE. https://doi.org/10.1109/SCCC63879.2024.10767614
19. Ozkan-Okay, M., Samet, R., Aslan, Ö., & Gupta, D. (2021). A comprehensive systematic literature review on intrusion detection systems. IEEE Access, 9, 157727-157760. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3129336
20. Ozkan-Okay, M., Samet, R., Aslan, Ö., Kosunalp, S., Iliev, T., & Stoyanov, I. (2023). A novel feature selection approach to classify intrusion attacks in network communications. Applied Sciences, 13(19), 11067. https://doi.org/10.3390/app131911067
21. Repetto, M., & Carrega, A. (2022). Monitoring network flows in containerized environments. In Cybersecurity of Digital Service Chains: Challenges, Methodologies, and Tools (pp. 32-55). Cham: Springer International Publishing. Google Scholar
22. Scarfone, K., & Mell, P. (2007). Guide to Intrusion Detection and Prevention Systems (IDPS) (NIST Special Publication 800-94). National Institute of Standards and Technology. https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-94. Google Scholar
23. Shiravi, A., Shiravi, H., Tavallaee, M., & Ghorbani, A. A. (2012). Toward developing a systematic approach to generate benchmark datasets for intrusion detection. Computers & Security, 31(3), 357–374. https://doi.org/10.1016/j.cose.2011.12.012
24. Suricata IDS. (2024). Suricata Documentation. https://docs.suricata.io/
25. The OpenWRT Project. (2024). OpenWRT Documentation. https://openwrt.org https://wiki.friendlyelec.com/wiki/index.php/NanoPi_R5S