Açık kaynaklardan siber tehdit istihbaratı verisi elde edilmesi

Siber saldırıların her geçen gün artmasıyla birlikte siber güvenlik her kurum/kuruluş için giderek artan bir endişe haline gelmiştir. Küçük veya büyük her kurum/kuruluş siber tehditlere karşı önlem almakta ve yatırım yapmaktadır. Siber güvenliğin sağlanması, tehditlerin önlenmesi kapsamında güvenlik duvarları, saldırı tespit/önleme sistemleri, antivirüs, veri kaybı önleme yazımları vb. kullanılmaktadır ve siber tehditlerin tespit edilmesi maksadıyla bu cihaz/uygulamalardan elde edilen kayıtlar SIEM uygulamalarına gönderilmektedir. Siber tehditlerin doğru bir şekilde tespit edilebilmesi için siber tehdit istihbarat verilerinin söz konusu cihaz ve uygulamalarda kullanılması büyük önem arz etmektedir. İstihbarat olmadan savaş kazanmak ne kadar zor ise siber tehdit istihbaratı olmadan etkin bir siber güvenliğin sağlanması oldukça zordur. Siber tehdit istihbaratı ticari yazılımlar vasıtasıyla sağlanabileceği gibi açık kaynak platformlardan da elde edilebilmektedir. Bu çalışmada Twitter'dan elde edilen siber güvenlik verilerini işlemek için derin öğrenme modelleri kullanılmıştır. Özyinelemeli sinir ağları ile veri setinde yer alan tweetlerin siber tehdit istihbaratı ile ilgili olması durumu, ardından söz konusu siber tehdit istihbaratını (Ddos, malware, ransomware, vb.) sınıflandırması yapılmıştır. Çalışma sonucunda siber tehdit istihbaratı ilgili olup olmaması konusunda %88,64 tehdit istihbaratının türü sınıflandırılmasında ise %89,49 başarı elde edilmiştir.