Makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak sybil botların tespit edilmesi

Bu çalışma, NSL-KDD veri seti kullanılarak ağ tabanlı anomali tespiti amacıyla çeşitli makine öğrenmesi algoritmalarının performansını karşılaştırmalı olarak değerlendirmeyi amaçlamaktadır. NSL-KDD, saldırı türlerini dört ana başlıkta (DoS, Probe, R2L, U2R) toplayan, etiketli ve dengeli yapısıyla denetimli öğrenme yöntemleri için uygun bir veri seti olarak ele alınmıştır. Çalışma kapsamında veri seti üzerinde öncelikle istatistiksel analizler ve veri keşif çalışmaları gerçekleştirilmiş, ardından veri ön işleme adımları uygulanmıştır. Bu süreçte kategorik değişkenler sayısal forma dönüştürülmüş, eksik veriler temizlenmiş ve azınlıkta kalan sınıflar SMOTE yöntemiyle dengelenmiştir. Özellik seçimi için Mutual Information (MI) yöntemi kullanılarak en bilgilendirici 15 değişken belirlenmiş ve model eğitimi bu özellikler kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Sonrasında tüm değişkenler kullanılarak modeller tekrar eğitilmiş ve sonuçlar kıyaslanmıştır. Modelleme aşamasında Lojistik Regresyon, Naive Bayes, Random Forest, K En Yakın Komşu (KNN), Destek Vektör Makineleri (SVM), AdaBoost ve Yapay Sinir Ağı (ANN) algoritmaları kullanılmıştır. Her model için hiper parametre optimizasyonu GridSearchCV veya RandomizedSearchCV yöntemleriyle yapılmıştır. Modellerin başarısı doğruluk (accuracy), kesinlik (precision), duyarlılık (recall) ve F1 skoru gibi değerlendirme metrikleri kullanılarak analiz edilmiştir.Elde edilen sonuçlar, NSL-KDD veri seti üzerinde bazı modellerin özellikle DoS gibi baskın sınıflarda yüksek doğruluk sağlarken, azınlıkta kalan R2L ve U2R saldırı türlerinde performans düşüşleri yaşandığını göstermektedir. Bu durum, dengesiz veri setlerinde kullanılacak yöntemlerin dikkatli seçilmesinin gerekliliğine işaret etmektedir.