Botnet tespiti için tahmin modeli: Yeni bir veri seti ve makine öğrenme yaklaşımı

Teknolojinin gelişmesiyle birlikte çevrimiçi hizmetlerin önemi giderek artmıştır. Saldırganlar, botnet'lerden oluşan zombi ağını yöneterek, sistem ve ağlara kapasitelerinden fazla istekte bulunur, böylece hizmetlerin yavaşlamasını veya kesintiye uğramasını hedefler. Bu tür saldırılara DDOS (Dağıtılmış Hizmet Reddi saldırısı) adı verilir. DDOS saldırılarının tespiti ve önlenmesi için literatür çalışması yapılmış ve birçok farklı teknikle karşılaşılmıştır. Yapılan araştırmalar sonucunda Makine Öğrenmesi ve DDOS davranış tespiti konularına ağırlık verilmiştir. Machine Learning ile Davranış tabanlı DDOS tespiti için yapılan bu çalışmada, CTU-13 veri seti ve yerel ortamda oluşturulan sanal veri seti kullanılmıştır. Veri setleri üzerine normalizasyon işlemleri uygulanarak çalışma için hazır hale getirilmiştir. Makine Öğrenemsi için 5 farklı algoritma kullanılmış ve algoritmalar üzerinde parametre ayarı yapılmıştır. Çoklu regresyon, topluluk öğrenimi ve özellik çeşitleme gibi farklı yöntemlerin sonuca etkisi değerlendirilmiştir. İyileştirmelerin sonuçlar üzerindeki etkileri tartışılmıştır. Genel olarak Random Forest ve Decision Tree başarılı algoritmalar olarak öne çıkmaktadır. Naive Bayes ve Support Vector Machine, bu senaryo için başarısız olmuştur. Topluluk öğrenim yönteminde birlikte çalışan iki algoritmanın sonuca olumlu etkisi olmuştur. Sanal veri setinin en önemli sonucu, ip adresi özelliğinin kullanımının sonuca olumlu bir katkısının olmamasıdır.