Kablosuz Sensör Ağlarda Ağ Katmanında Meydana Gelen DOS Saldırılarının Derin Öğrenme Yöntemleriyle Tespit Edilmesi

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, -, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: CELİL OKUR

Danışman: Murat Dener

Özet:

Kablosuz Sensör Ağlarının (KSA) kullanım alanları ve entegre olduğu sistem sayısı arttıkça popülaritesi artmakta ve bu durum saldırganların da dikkatini çekmektedir. KSA çalışma ortamı ve imkânları nedeniyle saldırıya açık bir yapıya sahiptir. Saldırganlar sensör ağlarına ağ içinden ve ağ dışından olmak üzere iki yolla; ağa sızmaya, ele geçirmeye, manipüle etmeye yönelik saldırılar gerçekleştirmektedirler. Gerçekleştirilen bu saldırılar katmanlara göre farklı şekilde uygulanmaktadır. Sensör ağlarda gerçekleştirilen bu saldırıların ardından ağ trafik verileri incelenmekte ve sonraki muhtemel saldırıların önüne geçmek için zararlı trafik ve düğüm davranışları analiz edilmektedir. Ağdan alınan ham veriler bazı ön işlemlerden geçirilerek öğrenme modelleri tarafından kullanılabilecek hale getirilmektedir. Modellerle incelenen veri, ağ trafik türlerine göre kategorize edilerek ağda gerçekleştirilen saldırılar tespit edilmektedir. KSA’da öğrenme modelleri ile yapılan saldırı tespitleri klasik tespit yöntemlerine göre yüksek doğruluk yüzdeleri ile gerçekleştirilmektedir. Bu tez çalışmasında KSA ağ katmanı saldırılarından olan Blackhole, Flooding, Selective Forwarding saldırıları Network Senario (NS 2) benzetim ortamında oluşturularak uygulanmış, WSN-BFSF veri seti elde edilmiş, elde edilen veri seti gerekli ön işlemlerden geçirilerek öğrenme modelleri ile incelemeye hazır hale getirilmiştir. Random Forest, Decision Tree, Naive Bayes ve Logistic Regression olmak üzere 4 farklı makine öğrenme modeli ve Multilayer Perception (MLP), Convolutional Neural Network (CNN), Long Short Term Memory (LSTM) ve Gated Recurrent Unit (GRU) olmak üzere 4 farklı derin öğrenme modeli ile toplamda 8 farklı modelle veri seti incelenmiştir. Modeller ile elde edilen deneysel sonuçlar detaylı olarak sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler : Kablosuz Sensör Ağları, DoS-DDoS, Saldırı Tespiti, Güvenlik, Derin Öğrenme