Çoğunluk oylama yaklaşımıyla özellik seçimi yaparak nesnelerin internetinde (IOT) saldırı tespitinin gerçekleştirilmesi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: Hussein SHEET AHMED AHMED
Danışman: Murat Yücel
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:
Nesnelerin İnterneti (IoT), büyük ve akıllı bir iletişim ağıdır. IoT ağındaki trafik hacmi çok yüksektir ve iletişim kurmak için akıllı bir anahtarlama ağına ihtiyaç vardır. Yazılım odaklı ağ, IoT ağındaki verileri değiştirmek için pratik bir teknolojidir. Yazılım tabanlı ağda (SDN), ağ anahtarlarının programlanmasından denetleyiciler sorumludur. Yazılım tabanlı ağ uygulamalarından biri, bağlı anahtarlardaki ağ trafiğinin analizidir. Yazılım tabanlı ağdaki her anahtar, aynı zamanda bir saldırı tespit sistemi rolü oynayabilir ve ağ trafiğini analiz edebilir. Yazılım tabanlı ağ saldırı tespit sistemlerinin zorluğu, ağ trafiğindeki anormallikleri tespit etmek için ağ trafiğinin tüm özelliklerini kullanmaktır. Anahtarlarda veya yazılım tabanlı ağ denetleyicilerinde akıllı özelliklerin seçilmemesi, saldırı tespitinin doğruluğunu ve hızını azaltır. Bu makalede, üç grup zeka algoritmasına sahip yazılım tabanlı bir ağda akıllı bir saldırı tespit sistemi sunulmaktadır. Önerilen sistemde kontrolörler özellikleri seçmek için Harris Hawks Optimizasyon (HHO) Algoritmasını, Jellyfish Search Optimizer (JSO) Algoritmasını ve Balina Optimizasyon Algoritmasını (WOA) kullanmaktadır. Önerilen yöntemde çoğunluk oylamasıyla bir özellik belirlenir ve üç yöntemden en az ikisi bir özellik seçerse istenen özellik seçilir. Yazılım ağ anahtarları, ağ seçimi özelliklerine dayalı olarak ağ trafiğinin boyutlarını azaltır ve ağ trafiğini sınıflandırmak için çok katmanlı sinir ağı kullanır. Önerilen yöntemin NSL-KDD izinsiz giriş tespit veri seti kullanılarak yapılan analizine göre, önerilen yöntemin doğruluğu, duyarlılığı ve özgüllüğü sırasıyla %99,67, %99,54 ve %99,41'e eşittir. Ağa yapılan saldırıları tespit etmede önerilen yöntem, IoT ağına yapılan saldırıları tespit etmede HHO, WOA ve JSO yöntemlerinden daha isabetlidir.
Anahtar Kelimeler : Saldırı tespit sistemi, yazılım tabanlı ağ, Nesnelerin İnterneti,
özellik seçimi, grup zekası, yapay sinir ağı