Elastic stack ve makine öğrenmesi ile IoT güvenliği: Dos saldırılarına karşı akıllı savunma sistemi

Teknolojinin gelişmesiyle IoT cihazların kullanımı artmaktadır. Bu cihazlar, iletişim kurma ve veri toplama gibi yeteneklerle endüstriyel, sağlık, ulaşım gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Ancak, bu cihazların artan kullanımı, siber saldırıların da artmasına neden olmaktadır. Geçmişte Mirai botnet saldırıları gibi örnekler, IoT cihazlarının güvenliğinin ne kadar kritik olduğunu göstermiştir. Bu nedenle, çalışmada Elastic Stack, makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknolojilerinin kullanımıyla IoT cihazlarının güvenliğini artırmaya yönelik akıllı savunma sistemi geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada Bot-IoT ve Unsw-IoT-B datasetleri kullanılarak atakların belirlenmesi üzerine yoğunlaşılmıştır. Çalışmada makine öğrenmesi yöntemlerinden random forest, Decision Tree (Information Gain), Decision Tree (Gini Index), Naive Bayes teknikleri kullanılmıştır. Derin öğrenme yöntemlerinden Lstm, Rnn ve Svm kullanılarak datasetleri üzerinde atak ve atak tipleri tespiti gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan modelde makine öğrenmesi yöntemleriyle %0.9998 lik başarım oranları yakalanmış olup derin öğrenme yöntemleriyle %0.98 lik doğruluk oranı elde edilmiştir. Bu modelle birlikte yapay zeka destekli saldırı tespit sistemlerinin IoT cihazlarının güvenliklerinde faydalı olacağını göstermektedir.