Akıllı yöntemler ile siber saldırı tespit sistemi geliştirilmesi
Cyber attack detection system development with intelligent methods
- Tez No: 672837
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET BEDRİ ÖZER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Siber saldırılar dünyanın en büyük sorunlarından biri haline geldiği için ülkelere ve insanlara ciddi maddi zararlar vermektedir. Siber saldırıların artması, siber suçları da beraberinde getirdiğinden suç ve suçlularla mücadelede temel faktörler, siber suç faillerinin belirlenmesi ve saldırı yöntemlerinin anlaşılmasıdır. Siber saldırıları tespit etmek ve bunlardan kaçınmak zor bir görevdir. Ancak araştırmacılar son zamanlarda siber güvenlik modelleri geliştirerek ve yapay zekâ yöntemleriyle tahminler yaparak bu sorunları çözmektedir. Literatürde çok sayıda suç tahmin yöntemi mevcuttur, fakat siber suç ve siber saldırı yöntemlerini tahmin etme daha az çalışılmıştır. Bu sorun, gerçek verileri kullanarak bir saldırıyı ve bu tür saldırının failini belirlemek için ele alınmıştır. Kolluk birimlerinden elde edilen veriler suçun türü, mağdurun bilgileri, zarar ve saldırı yöntemleri gibi özniteliklerden bazılarını içermektedir. Bu tezde siber suçları makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleriyle üç farklı modelde analiz edilmiş ve tanımlanan özelliklerin siber saldırı amacı, yöntemi ve failin tespiti üzerindeki etkisini ortaya koyulmuştur. Tezde makine öğrenmesi, derin öğrenme ve yapay sinir ağları yöntemleri kullanılmıştır ve doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1-skor açısından değerlendirilmiştir. Saldırı amacı tahmin modelinde Destek Vektör Makinası, Karar Ağaçları ve Rastgele Orman algoritmaları %77.35 doğruluk oranıyla en iyi performansı sergilemiştir. Saldırı faili tahmin modelinde %69.61 doğruluk oranıyla En Yakın Komşu algoritması en iyi performansı göstermiştir. Saldırı yöntemini tahmin eden modelde ise %96.69 doğruluk oranıyla Lojistik Regresyon algoritması en iyisi olmuştur. Sonuçlar, mağdurun eğitim ve gelir düzeyi arttıkça siber saldırı olasılığının azaldığını ortaya koymuştur. Ayrıca siber saldırıların tespit edilmesini kolaylaştıracak ve bu saldırılarla mücadeleyi daha kolay ve etkili hale getirecektir.
Özet (Çeviri)
As cyber-attacks have become one of the biggest problems in the world, they cause serious financial damage to countries and people. Since the increase in cyber-attacks brings along cyber-crimes, the key factors in the fight against crime and criminals are the identification of cybercriminal perpetrators and understanding the attack methods. Detecting and avoiding cyber-attacks are hard tasks. However, researchers have recently been solving these problems by developing cyber security models and making predictions with artificial intelligence methods. There are many crime prediction methods in the literature but predicting cyber-crime and cyber-attack methods has been less studied. It addresses this issue to determine an attack and the perpetrator of this type of attack using real data. The data got from law enforcement units include the type of the crime, the information of the victim, the harm and attack methods. In thesis, it analyzed cyber-crime in three different models with machine learning methods and revealed the effects of the defined features on the purpose, method, and detection of the perpetrator. Machine learning, deep learning and artificial neural networks methods used in our approach and evaluated in terms of accuracy, precision, recall and F1-score. In the attack aim prediction model, the Support Vector Machine, Decision Trees and Random Forest algorithms performed the best with 77.35% accuracy. The Nearest Neighbor algorithm showed the best performance with an accuracy rate of 69.61% in the offender prediction model. In the model that predicted the attack method, the Logistic Regression algorithm was the best with an accuracy rate of 96.69%. Results show that as the education and income level of the victim increases, the probability of cyberattack decreases. It will also make it easier to detect cyberattacks and make the fight against these attacks easier and more effective.
Benzer Tezler
- Kablosuz yerel alan ağlarında saldırıların tespit edilmesi ve analizi
Intrusion detection and analysis in wireless local area networks
MERVE ÖZKAN OKAY
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REFİK SAMET
- Robotik sistemlerin güvenliğinin doğrulanması ve onaylanması
Verification and validation of robotic systems's security
YUNUS SABRİ KIRCA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET YAZICI
- Nesnelerin interneti ekosisteminde yapay zekâ destekli saldırı tespit sistemi
Machine learning supported intrusion detection system in the internet of things
YASİN BALCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
- Elastic stack ve makine öğrenmesi ile IoT güvenliği: Dos saldırılarına karşı akıllı savunma sistemi
IoI security with elastic stack and machine learning: Intelligent defence system against Dos attacks
TUĞRUL YAĞBASAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGümüşhane ÜniversitesiYapay Zeka ve Akıllı Sistemler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYATİ TÜRE
- Deep learning and machine learning methods for detecting false data injection cyber-attacks on smart grid phasor measurement units
Akıllı şebeke fazör ölçüm ünitelerinde sahte veri enjeksiyonu siber saldırılarının tespiti için derin öğrenme ve makine öğrenmesi yöntemleri
KHALID GOUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBEYKOZ ÜNİVERSİTESİBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM FEYZA ERKAN