Ağ saldırı tespiti ve uygulama sınıflandırması için derin paket inceleme yöntemleri

Derin paket inceleme yöntemleri, hızla gelişen teknoloji ile daha sofistike hale geldi. Ağın durumunu anlamak için birçok farklı paket inceleme tekniği geliştirilmektedir. Bu sistemlerde son zamanlarda yeni gelişen makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmaya başlanmıştır. Amaç, ağ üzerinde hangi tür trafiğin olduğunu bilmektir. Bu tezde, kötü niyetli trafiği tespit etmek ve ağ üzerinde çalışan uygulamaları bulmak için farklı derin paket inceleme yöntemleri önerilmiştir. Bu görevleri yerine getirmek için zaman serileri ve akış tabanlı yöntemler önerilmiştir. Bu yöntemleri uygulamak için yeni öznitelik kümeleri oluşturulur. Öznitelik çıkarma işleminde, farklı büyüklükteki olasılık dağılımları arasındaki uzaklık için bir üst sınır bulan açgözlü algoritma kullanılmaktadır. Çıkarılan öznitelikler, istatistiksel öznitelikler ve yüke dayalı öznitelikler olmak üzere iki kategoriye ayrılabilir. IP adresleri gibi paket başlık değerleri istatistiksel özellikleri elde etmek için kullanılır. Ayrıca, yeni yük tabanlı özellikleri çıkarmak için paketlerin yük kısmı kullanılır. Öznitelik kümeleri, algılama prosedürlerini yürütmek için denetimli öğrenmede karar ağacı modelleriyle birlikte kullanılır. Önerilen yaklaşımlar, ağ saldırı tespiti ve ağ uygulaması sınıflandırma görevlerinde kullanılır. Ağ saldırı tespiti için, farklı saldırı türlerinden oluşan, halka açık farklı ve iyi bilinen saldırı tespit veri setleri kullanılarak performans değerlendirmesi yapılır. Ağ uygulamaları sınıflandırması için popüler uygulamalardan gerçek ağ izlerinden oluşan bir veri seti kullanılmıştır. Simülasyon sonuçları, önerilen akışa dayalı yaklaşımların bu görevleri yerine getirmede iyi bir performansa sahip olduğunu göstermektedir.