Data mining and machine leaning methods for cyber security

Günümüz dünyasında ağ oluşturma ve veri paylaşımı ihtiyaçlarında ciddi bir artış var. Artan bilgi teknolojisinin bu tür küreselleşmesi ve gelişimi, ağ güvenliğine ihtiyaç duymaktadır. Güvenlik duvarları bir düzeyde güvenlik sağlayabilir, ancak yöneticiyi yaklaşan saldırılar için asla uyarmazlar. Ağ paketlerinin bu tür anormal davranışlarını bulmak için, etkinliğin ve doğruluğun iyileştirilmesi için güvenilir bir algılama sistemine ihtiyaç vardır. Saldırı tespit sisteminin etkinliğini artırmak ve kötü amaçlı ağ etkinliğini ağ paketi davranışları temelinde otomatik olarak tespit etmek için makine öğrenimi yaklaşımına odaklanan birçok araştırma çalışması bulunmaktadır. Önerilen model, ağ paketlerinin kötü niyetli faaliyetlerini tespit etmek için makine öğrenimi yaklaşımı kullanılarak tasarlanmıştır. Bunun için CICDoS2019 veri seti kullanılmıştır. Bu araştırmada, anlamlı özellikleri belirlemek için Z-skorları, ortalama, medyan ve mod elde etme istatistiksel yöntemlerinin kullanılmasını önerdik, veri setinin %80'i için eğitim gerçekleştirildi. Kalan %20 veri seti, karar ağacı, K-NN ve Gradient boosting algoritması kullanılarak test edildi ve doğrulandı. Anahtar Kelimeler: Makine Öğrenimi, IDS, Siber Saldırılar