Sinir ağları ile darknet aktivitelerinin sınıflandırılması

Tehditlere maruz kalmadan önce ağı karakterize ederek analiz yapmak oldukça önemlidir. Bu çalışmada darknet ağ trafiği analizi yapılarak darknet ağı 2 katmanlı yapay sinir ağı modellerinde inceleme gerçekleştirilerek tespit ve karekterize edilmiştir. İlk katmanda verinin iyi huylu mu yoksa darknet verisi trafiğimi ayırt edilmekte, ikinci katmanda ise trafiğin oluşturduğu Browsing, P2P, Chat, Email, Transfer, Audio Stream, Video Stream ve VOIP kategorilerinden hangisine ait olduğu tespiti yapılmaktadır. RNN, LSTM ve MLP veri algoritma modelleri ile deneyler yapılmıştır. GAN ile yeni veri setleri üretilerek diğer yöntemlerin eğitim verisi olarak kullanılmıştır. LSTM ve MLP algoritmaları ikinci katmanda hem çoklu kategori hem de ikili kategorili olarak tekrar kurgulanmıştır. MLP model de özellik seçimi algoritması uygulanmıştır. CICDarknet2020 veri seti kullanılmıştır. Model doğruluk değerlerine göre RNN darknet trafiği tespitinde 0.98, ikinci katmanda ise 0.86 oranında başarı elde edilmiştir. LSTM modelinde sırasıyla 0.99 ve 0.71 doğruluk değerleri elde edilmiştir. Ayrı ayrı modellenen kategorilerin ortalama doğruluk değerleri 0.92 olarak elde edilmiştir. MLP modelinde, sırasıyla 0.99 ve 0.78 değerleri gözlemlenmiştir. Özellik seçimi algoritma modeli ile aynı çıktılar elde edilmiştir. ikili kategori modelinde ortalama olarak %96 doğruluk değerleri sağlanmıştır.