PART sınıflandırıcı ile web saldırılarının tespiti

Hem bilgisayar hem de iletişim alanlarındaki muazzam ve sürekli büyüme, her düzeyde çalışmayı kolaylaştırmasına rağmen, toplumun karşı karşıya olduğu bir dizi yeni zorluk var. Bunlardan en önemlisi hassas verilerin güvenliğidir. Hassas bilgileri çalmak ve kendi etik olmayan amaçları için kullanmak isteyen bu kadar çok bilgisayar korsanından ötürü yeni koruma tekniklerinin bulunması gerekiyor. Son yıllarda, Saldırı Tespit Sistemi (IDS) teknolojisi, ağ içindeki bilgileri korumak için etkili bir seçenek olarak ortaya çıkmıştır. Bu teknoloji, normal trafik ile ağ içindeki izinsiz girişleri ayırt edebilir. Bu çalışmada, en güncel veri kümelerinden biri olan CICIDS2017'ye dayalı olarak web saldırı girişimlerini tespit etmek için PART-makine öğrenimi sınıflandırıcı algoritması kullanılmıştır. Sınıflandırıcı %99'dan fazla doğruluk başarısını sağlamıştır. RandomForest, NaiveBayes ve BayesNet algoritmaları da karşılaştırma amacıyla test edilmiştir.