Siber saldırıların çizge görselleştirmesinde geometrik derin öğrenme temelli yeni yaklaşımların geliştirilmesi

Dijital ekosistemin maruz kaldığı siber tehditler, giderek artan bir karmaşıklık ve giriftlik sergilemektedir. Bu saldırılar, izole olaylar değil, çok katmanlı ve sistematik yapılardır. Bu yapı, geleneksel Öklidyen veri modellemelerinin yetersiz kaldığı bir zemin oluşturmaktadır. Bu tez, siber tehdit istihbaratını çizge yapılarıyla modelleyerek, yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Amaç, Öklidyen derin öğrenme kalıplarının ötesine geçerek siber saldırıların erken tespiti ve proaktif savunma stratejilerinin geliştirilmesine yeni bir bakış açısı kazandırmaktır. Bu doğrultuda tez kapsamında siber saldırıların tespiti ve görselleştirilmesine yönelik iki temel yaklaşım sunulmaktadır. İlk katkı, siber saldırıların tespiti ve analizi için Çizge Dikkat Ağı (Graph Attention Network) tabanlı, etkileşimli bir görselleştirme ve analiz mimarisinin geliştirilmesidir. Bu sistem, ham verileri statik bir bilgi yığını olmaktan çıkararak, güvenlik analistlerine yönelik dinamik ve sezgisel bir keşif ortamına dönüştürmektedir. Analistler bu platform aracılığıyla saldırıların zamansal değişimini izleyebilir, tehdit vektörlerini karşılaştırabilir ve somut verilere dayalı savunma stratejileri geliştirebilirler. Bu sürecin temelinde, özenli ön işleme ve öznitelik mühendisliği ile elde edilen verilerin anlamlı ilişkileri yansıtan bir çizge yapısına dönüştürülmesi yer almaktadır. Ortaya çıkan yapı, JavaScript tabanlı SigmaJS kütüphanesi kullanılarak, analistlerin verilerle doğrudan etkileşime girebildiği dinamik bir arayüzde sunulmaktadır. Böylece gelişmiş makine öğrenmesi teknikleri ile insan-merkezli bir görselleştirme deneyimi bütünleştirilmiş ve siber tehdit istihbaratının yorumlanmasında yeni bir standart oluşturulmuştur. İkinci katkı, siber saldırıları henüz gerçekleşmeden öngörmeye odaklanan hibrit bir modelin sunulmasıdır. Bu amaçla, Gated Recurrent Unit (GRU) yapısını meta-yol tabanlı bir dikkat mekanizması ile birleştiren, üç katmanlı bir Dinamik Çizge Sinir Ağı (DÇSA) mimarisi önerilmektedir. Modelin özgünlüğü, hem düğüm hem de meta-yol düzeyinde dikkat tabanlı gömme katmanları içermesi ve evrimsel örüntüleri öğrenen özel bir modül barındırmasından kaynaklanmaktadır. Bu sayede model, karmaşık ve sürekli değişen çizge verilerindeki yapısal ve zamansal bağıntıları derinlemesine analiz edebilmektedir. Elde edilen ilk sonuçlar, modelin saldırıları yüksek doğrulukla öngördüğünü ve yanlış alarm oranını anlamlı ölçüde azalttığını göstermektedir. Tezin genel sonucu, çizge tabanlı yapay zekânın siber güvenlikte öngörü yeteneğini ve sezgisel veri görselleştirmeyi büyük ölçüde güçlendirdiğidir.