Gri kurt optimizasyon (GKO) algoritması ve yapay sinir ağı (YSA) kullanılarak hibrit bulut tabanlı saldırı tespit ve yanıt sistemi

Teknoloji hızla büyümekte ve bulut bilişim kullanımı da aynı hızla artmaktadır. Bugünlerde irili ve ufaklı şirketlerin çoğu bulutu kullanmaktadır. Bulut bilişim, kullandıkça öde mantığıyla çalıştığı için ekonomik fayda sağlamaktadır. Bulut kullanımının artmasıyla birlikte buluttaki güvenlik sorunları da artmıştır. Bu sorunların çözümü için, güvenlik duvarı, güvenlik açığı tarayıcıları ve saldırı tespit sistemi (IDS) gibi bazı mekanizmalar ve saldırıları azaltmak için diğer yöntemler kullanılmıştır. Ancak yeni ve önceden bilinmedik şekilde oluşan saldırıların olması durumunda bu tarz sistemler buluta karşı yapılan saldırıları tespit etmek için yetersiz kalmaktadır. Bulut güvenliğini tehditlerden ve zayıf noktalardan korumak için çeşitli güvenlik yöntemleri vardır. Bu tez çalışmasında, bulut üzerindeki yapılan saldırıları tespit etmek ve sistem güvenliğini sağlamak için Gri Kurt Optimizasyon (GKO) ve Yapay Sinir Ağı (YSA) dayalı yeni bir melez/hibrit bulut tabanlı Saldırı Tespit Sistemi (IDS) önerilmiştir. GKO, güvenlik, tıp / sağlık, optimizasyon, mühendislik ve bilgi işlem gibi birçok alanda etkili olarak kullanılan meta-sezgisel algoritmalardan biridir. Tezde, YSA eğitmek için GKO kullanılmıştır ve sonuçlar diğer sınıflandırma algoritmalarıyla karşılaştırılmıştır. Deneysel çalışmalarda, UNSW-NB15 ve NSL-KDD gibi mevcut saldırı tespit veri setleri kullanılmıştır. Simülasyon sonuçları, önerilen algoritmanın saldırı tespitinin doğruluğunu NSL-KDD ve UNSW-NB15 veri kümeleri için sırasıyla % 97.83 ve % 98.21 artırdığını göstermiştir.