Classification of VPN/NoVPN and Tor/NoTor Using CIC-Darknet2020 Dataset in Cybersecurity: Utilizing Simple and Complex Models

Author:

ALACA Yusuf1ORCID

Affiliation:

1. Hitit Üniversitesi

Abstract

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.

Publisher

Firat Universitesi

Subject

General Medicine

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3