Web uygulama saldırıları analizi için veri madenciliği

Web uygulama saldırı araştırmalarındaki büyük zorluk ve meydan okuma; büyük miktardaki veri ile uğraşma, web uygulama entegrasyonu teknolojisinin karmaşıklığı ve büyük sayıda sofistike saldırılardır. Daha iyi web uygulama saldırı incelemesi için daha zeki ve kullanışlı tekniklerine ihtiyaç vardır. Veri madenciliği ve makine öğrenme teknolojileri;web uygulama saldırılarını analiz ve soruşturmak için yardımcı olabilir. Bu çalışma web uygulama saldırıları adli analizi için veri madenciliği modelleri uygulayan bir çerçeve önermektedir. Web saldırı dijital kanıtı bulmak için veri madenciliği tekniği uygulayan yeterli bir yaklaşım bugüne kadar bulunmamaktadır. Bu çalışmada, özellik seçimi ve veri madenciliği çerçeve web uygulaması adli işlemi için bir hibrit yaklaşım önerilmektedir. Bu çerçeve üç farklı web saldırı veri seti üzerinde deneysel ölçümler ile onaylanmıştır. Sonuçlar teklif ettiğimiz çerçevenin; yüksek geri çağırma, yüksek doğruluk ve düşük hata oranları ile delil bulabildiğini göstermektedir. Burada sunulan sonuçların; özellikle, web saldırı soruşturması alanında makine öğrenme tekniklerinin doğruluğunu ve geri çekmesinin geliştirilmemize yardımcı olabileceğine inanıyoruz. Bu metodoloji kullanacak bir çözüm dijital adli soruşturmaya yardımcı olacak; uzmanlar ve kolluk güçlerine dijital delilleri bulmada önemli ölçüde daha verimli ve daha hızlı yardım sağlayabilecektir.