ADS-B Cihazlarına Yapılan Saldırıların Yapay Öğrenme ile Sınıflandırılması

Abstract

Havayolu taşımacılığı, başlangıcından itibaren hava araçlarının takibi, uçuşun emniyeti ve hava trafiğinin yönetimi için oldukça önemlidir. Hava taşıtlarının takibinde ise hava taşıtının konumumun bulunduğu alanı yöneten hava sahası işletmecileri, kurumları bulunmaktadır. Bu hava sahasını kontrol eden kurumlar hava taşıtlarını takip edebilmek için çeşitli sistemler kullanmaktadır. Bu sistemler bütününü hava trafik yönetim sistemleri oluşturmaktadır. Hava araçlarının algılanması için kullanılan birçok radar çeşidi bulunmaktadır. Bu radarların dışında hava taşıtlarının konumunu saptamak için Otomatik Bağımlı Gözetim Yayını (Automatic Dependent Surveillance-Broadcast (ADS-B)) cihazları kullanılmaktadır. ADS-B cihazları kurulumu ve maliyeti diğer radar sistemlerine göre daha ucuz olduğundan saldırganlar için daha çok tercih edilir. Bu çalışma kapsamında, ADS-B cihazlarının verisine yapılan saldırıların sınıflandırılması için hava taşıtı simülasyon araçlarından elde edilen bir yayın üzerinden olası saldırılar incelenmiştir. Elde edilen özgün bir veri kümesi üzerinden olası saldırıların saptanması amacıyla bir sistem modeli önerilmiştir. Amaca uygun olarak, veri kümesinde uygulanan ön işlemler sonrasında, farklı yapay öğrenme teknikleri ile değerlendirmeler yapılmıştır. Bu teknikler, Destek Vektör Makineleri (SVM), İkili Karar Ağacı ve Naive Bayes sınıflandırıcısı makine öğrenme tekniklerini içermektedir. Yapılan sınamalar, doğruluk, tutturma, duyarlılık ve F-ölçüsü ile değerlendirilmiştir.