Affiliation:
1. ANKARA HACI BAYRAM VELİ ÜNİVERSİTESİ
2. Ankara Beypazarı Fatih Vocational and Technical Anatolian High School
Abstract
Günümüzde internet teknolojisinin yaygınlaşmasıyla birlikte tüm sistemlere yönelik siber saldırıların sayısı ve çeşidi artmıştır. Bu sistemler içerisinde özellikle Nesnelerin İnterneti (IoT) tabanlı ağ cihazları çok sayıda siber saldırıya maruz kalmakta ve bu saldırılara karşı savunmasız kalmaktadır. Bu durum söz konusu cihazların çalışmasını olumsuz etkilemekte ve güvenlik açıkları nedeniyle veriler tehlikeye girmektedir. Bu nedenle bu çalışmada IoT tabanlı bir sistemin log kayıtlarından elde edilen veriler kullanılarak makine öğrenmesi (ML) algoritmaları ile güvenliği sağlamak için siber saldırıları tespit eden bir model önerilmiştir. Bunun için öncelikle veriseti oluşturulmuş ve bu veriseti ön işleme tabi tutularak modellere uygun olarak hazırlanmıştır. Ardından modelleri oluşturmak için Yapay Sinir Ağı (YSA), Rastgele Orman (RF), K-En Yakın Komşu (KNN), Naive Bayes (NB) ve Lojistik Regresyon (LR) algoritmaları kullanılmıştır. Sonuç olarak, siber saldırıları tespit etmede en iyi performans %99.6 ile RF algoritması kullanılarak elde edilmiştir. Son olarak oluşturulan tüm modellerden elde edilen sonuçlar literatürdeki diğer akademik çalışmalarla karşılaştırılmış ve önerilen RF modelinin diğerlerine göre oldukça başarılı sonuçlar ürettiği görülmüştür. Ayrıca, bu çalışma RF'nin gelecek vaat eden bir saldırı tespit yöntemi olduğunu göstermiştir.