Benzetim verileri üzerinde dağıtılmış hizmet reddi saldırılarının tespiti için bir yaklaşım

Veri madenciliği, verilerin toplanması, temizlenmesi, işlenmesi, analiz edilmesi ve verilerden yararlı bilgiler elde edilmesi süreçlerinin tamamına verilen isimdir. Bilgisayar endüstrisinde en hızlı büyüyen alanlardan biridir. Bilgisayar biliminde ve istatistikte küçük bir ilgi alanı olarak başlamış ve hızla kendi alanını oluşturmaktadır. Büyük veri kümelerine uygulanabilmesinden dolayı, perakende, üretim, telekomünikasyon, sağlık, sigorta ve ulaşım gibi neredeyse tüm sektörlerde kullanılabilmektedir. Tahmin tabanlı modelleme üzerine yapılan çalışmalar, son zamanlarda artış göstermektedir. Özellikle sağlık, hizmet, bilişim alanında modelleme tabanlı algoritmalar oldukça sık kullanılmaktadır. Bu çalışmada amaçlanan Dağıtılmış Hizmet Reddi saldırılarını tespit etmek için veri madenciliği temelli bir tahmin modeli oluşturmaktır. Bu model saldırıların ilk başladığı anda sisteme vereceği zararı tahmin etmek ve saldırının başarı yüzdesi hakkında tahminde bulunabilmektir. Bu çalışmada gerçek hayat dağıtık hizmet engelleme saldırı senaryoları baz alınarak 500 durum içeren simüle veri üretilmiştir. Veri setinde bulunan bağımsız değişkenler paketlerin yaşama süresi, atak yapılan paket sayısı, düşük ağ performansı durumu, web sitelerine erişimde yavaşlık durumu, ağ bağlantılarında kesilmeler olup olmaması, spam e-postaların sayışında artış olup olmaması, web sitesinin belli bölümlerine erişimin engellenmesi durumudur, bağımlı değişken ise yapılan atağın başarı durumudur. Bu çalışmada sınıflandırma yöntemi olarak literatürde sık kullanılan ve iyi bir performansa sahip Random Forest yöntemi ele alınmıştır.