Kritik altyapılardaki potansiyel siber saldırıların tespitine yönelik yapay zeka tabanlı bir algoritma geliştirilmesi
Development of an artificial intelligence-based algorithm for detecting potential cyber attacks in critical infrastructures
- Tez No: 965685
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞEVKİ DEMİRBAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Electrical and Electronics Engineering, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 125
Özet
Kritik altyapılarda kullanılan Denetleyici Kontrol ve Veri Toplama (Supervisory Control and Data Acquisition – SCADA) sistemleri, günümüzde giderek karmaşıklaşan ve sürekli evrilen siber tehditler karşısında savunmasız kalmakta ve bu durum, ulusal güvenliği riske atabilecek düzeyde ciddi tehditler doğurabilmektedir. Bu çalışma, SCADA sistemlerine yönelik gerçekleştirilebilecek siber saldırıların erken aşamada ve güvenilir biçimde tespitine olanak tanıyan yapay zekâ tabanlı bir yaklaşım geliştirmeyi amaçlamaktadır. Çalışma kapsamında, bir hidroelektrik santralin SCADA haberleşme mimarisinin ölçeklendirilmiş bir modeli fiziksel olarak tasarlanmış ve bu yapıya uygun bir test ortamı oluşturulmuştur. Bu test ortamına, SCADA sisteminin kontrolü ve süreçlerin izlenmesini sağlamak amacıyla, saldırısız durum senaryosuna ek olarak; veri bütünlüğünü bozmayı hedefleyen Ortadaki Adam (Man-in-the-Middle – MITM), sistem kaynaklarını tüketmeye yönelik Hizmet Engelleme (Denial of Service – DoS) ve kontrol komutlarının dışarıdan müdahaleyle değiştirilmesini amaçlayan Komut Enjeksiyonu (Command Injection) olmak üzere yerel ağ üzerinden üç farklı siber saldırı senaryosu uygulanmıştır. Sistemin çalışması için oluşturulan proses sürekli modda çalışırken siber saldırı testleri gerçekleştirilmiştir. Senaryoların uygulanması sonucunda oluşan ağ trafiği, Wireshark aracı kullanılarak kaydedilmiş; ardından veri ön işleme adımları gerçekleştirilerek, bu çalışmaya özgü olarak oluşturulmuş etiketli bir veri seti elde edilmiştir. Senaryolar sonucunda elde edilen veri seti üzerinde, K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors – KNN), Naive Bayes (NB), Karar Ağacı (Decision Tree – DT) ve Lojistik Regresyon (Logistic Regression – LR) gibi temel makine öğrenmesi algoritmalarının yanı sıra, bu yöntemlerin ikili ve üçlü hibrit kombinasyonları da uygulanmıştır. Gerçekleştirilen analizler sonucunda, Karar Ağacı ve Lojistik Regresyon algoritmalarının birleşimiyle oluşturulan hibrit model, %98,29 doğruluk oranı ve 0,998 Eğri Altındaki Alan (Area Under the Curve – AUC) değeri ile en başarılı performansı göstermiştir. Elde edilen bulgular, geliştirilen modelin yalnızca saldırıların varlığını tespit etmekle kalmayıp farklı saldırı türlerini de yüksek doğrulukla sınıflandırabildiğini ve bu yönüyle SCADA sistemlerine yönelik siber tehditlerin zamanında ve güvenilir bir şekilde belirlenmesine katkı sağlayabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems used in critical infrastructures are increasingly vulnerable to ever-evolving and complex cyber threats, and this situation may lead to serious threats that can endanger national security. This study aims to develop an artificial intelligence-based approach that allows for early and reliable detection of cyber attacks that may be carried out against SCADA systems. Within the scope of this study, a scaled model of a hydroelectric power plant's SCADA communication architecture was physically designed, and a suitable test environment was established for this structure. In this test environment, in order to ensure the control of the SCADA system and the monitoring of the processes, in addition to the non-attack scenario, three different cyber attack scenarios were implemented over the local network: Man-in-the-Middle (MITM), which aims to disrupt data integrity; Denial of Service (DoS), which targets the consumption of system resources; and Command Injection, which aims to modify control commands through external intervention. Cyber attack tests were carried out while the process designed for the system's operation was running in continuous mode. The network traffic generated as a result of the application of the scenarios was recorded using the Wireshark tool; then, data preprocessing steps were performed to obtain a labeled data set created specifically for this study. Basic machine learning algorithms such as K-Nearest Neighbors (KNN), Naive Bayes (NB), Decision Tree (DT) and Logistic Regression (LR), as well as binary and ternary hybrid combinations of these methods were applied on the data set obtained as a result of the scenarios. As a result of the analyses performed, the hybrid model created by combining Decision Tree and Logistic Regression algorithms showed the most successful performance with 98,29% accuracy rate and 0,998 Area Under the Curve (AUC) value. The findings show that the developed model not only detects the presence of attacks but also classifies different attack types with high accuracy and in this respect, it can contribute to the timely and reliable determination of cyber threats to SCADA systems.
Benzer Tezler
- Durgun su ortamında su alma borusuna ait hava girişine taban geçirimliliğinin etkisinin araştırılması ve modellenmesi
The investigation and modelling of effect of base permeability on air entraining vortex belongs to intake in still-water environment
OSMAN SUSEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İnşaat MühendisliğiBozok Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BURHAN ÜNAL
- Numerical modeling of the bosphorus exchange flow dynamics
İstanbul Boğazı değişim akımlarının sayısal modellenmesi
ADİL SÖZER
Doktora
İngilizce
2013
Deniz BilimleriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiOşinografi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ÖZSOY
- Lineer hızlandırıcıda hasta tedavisinde kullanılan 2 boyutlu konvansiyonel radyoterapi tedavi planı ile 3 boyutlu konformal radyoterapi tedavi planı arasındaki mu (monıtor unıt) süre farklılıklarının karşılaştırılması
Comparison of time difference mu (monitor unit) between 2d conventional radiotherapy treatment plan and 3d conformal radiotherapy treatment plan in linear accelerator for patient treatment
BORA TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Fizik ve Fizik MühendisliğiGazi ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EYÜP TEL
- Bulanık zaman serilerinin talep tahminlerinde kullanılmasına yönelik işletme uygulaması
Business application for the use of fuzzy time series in demand forecasting
TAYFUN ÖZTAŞ
- Savunma sanayii için problem temelli kavramsal teknoloji veritabanı model önerisi
Problem based technology database for defense industry – conceptual model proposal
UMUT YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Savunma ve Savunma TeknolojileriKara Harp Okulu KomutanlığıTeknoloji Yönetimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CELAL EVCİ