Detecting denial of service attack of network traffic by build accurate intrusion detection system based on machine learning algorithm

Günümüzde, bilgisayar kötü amaçlı yazılımlarındaki artış nedeniyle daha etkili saldırı tespit sistemlerinin oluşturulması çok önemli hale geldi. Sistemin kullanılabilirliğinin, bilgi güvenliğinin önemli bir bileşeni ve herhangi bir ağın en önemli gereksinimi olduğundan emin olun. Son zamanlarda, ağ üzerinden izinsiz giriş tespitini iyileştirmek için Makine Öğrenimi algoritması (ML) kullanılmıştır. Şu anda bu sistemlerin güncellenmiş bir sürümünü yayınlamak gerekiyor. Sunulan çalışma, ağda çalışan herhangi bir sistemi geçici veya tam sistem arızasından korumak için dağıtılmış hizmet reddi saldırılarını sınıflandırmak ve önlemek için ml'ye dayalı güvenilir ve doğru bir IDS oluşturmayı amaçladı. (Karar ağacı, rastgele orman, lojistik regresyon, destek vektör makinesi ve çok katmanlı sinir ağı) dahil olmak üzere önerilen ML modelleri, cıc-ıds-2018 veri kümesi kullanılarak eğitildi ve değerlendirildi. Ayrıca, veri kümesinin boyutsallığını azaltmak için temel bileşen analizi (PCA) kullanılmıştır. Sınıflandırmaya göre