Bulut ağ ortamında dağıtılmış hizmet reddi (DDoS) saldırılarını algılamak için derin öğrenme tabanlı bir sistem

Bulut bilişim, işletmelerin ve kullanıcıların kaynakları paylaşarak esnek ve ölçeklenebilir hizmetler sunabildiği verimli bir teknolojidir. Ancak, bu paylaşımlı teknoloji, saldırganların dağıtılmış hizmet reddi saldırıları (Distributed Denial of Service – DDoS) gibi çeşitli siber tehditleri gerçekleştirmesine olanak tanır. Potansiyel etkisi nedeniyle bu DDoS saldırıları çok yıkıcı ve şiddetlidir. Bu saldırılar sonucunda sunucular kullanıcılara hizmet veremez ve çöker. Ayrıca kuruluşların itibarlarının zedelenmesine ve maddi kayıplara neden olur. Bu nedenle, kurum ve kuruluşların karşılaştığı saldırılar hiyerarşisinin neredeyse en üstüne yerleştirilir. Bu tez çalışmasında, bulut bilişim ortamlarında meydana gelen hizmet reddi saldırılarının tespiti amaçlanmıştır. Bulut tabanlı veri seti elde etmenin zorluklarından dolayı çalışmanın ana motivasyonu bulut tabanlı bir sistemde veri seti oluşturulması ve sonrasında bu veri setini kullanarak derin öğrenme algoritmalarının saldırı tespit performanslarının karşılaştırılması olmuştur. İlk olarak bulut tabanlı bir sistem oluşturulmuştur. OpenStack çerçevesinde bir ağ topolojisi oluşturulduktan sonra HTTP flood saldırısı yapılmıştır. Yapay Sinir Ağı (Artifical Neural Network-ANN), Evrişimli Sinir Ağı (Convolutional Neural Network-CNN) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (Long Short Term Memory-LSTM) modelleri kullanılarak bu modellere ait performans sonuçları incelenmiştir. LSTM modeli %98 doğruluk değeri ile en iyi performans sonucunu veren model olmuştur.