Kablosuz algılayıcı ağlarda yeni bir hibrit saldırı tespit sisteminin geliştirilmesi

Kablosuz algılayıcı ağlar (KAA); fiziksel ortamlardaki sıcaklık, basınç, titreşim, hız gibi değişkenleri algılamak ve sonuçlar üretmek için günümüzde birçok alanda kullanılmaktadır. Söz konusu ağlar, kritik ve hayati öneme sahip askeri, istihbari, sağlık ve doğal afetler gibi veri güvenliğin sağlanmasının önem arz ettiği alanlarda da kullanılmaktadır. Bununla birlikte KAA'lar, geleneksel ağlardan farklı alt yapı özelliklerine ve donanım kısıtlarına sahip olduğundan dolayı, bu ağlara yönelik etkili güvenlik önlemlerinin alınması elzemdir. Gelişen teknoloji ve değişen şartlar ile birlikte KAA'lara yönelik güvenlik önlemleri geliştirilmiştir. Saldırı tespit sistemleri, KAA güvenliğini sağlamak için geliştirilen etkili güvenlik çözümlerinden biri olmakla birlikte, günümüz şartlarında, STS'ler için önerilen algılama metotlarının, güvenliği sağlamak için tek başlarına yeterli olmayışı ve mevcut çalışmaların büyük bir kısmında güncelliğini yitirmiş veri kümelerinin kullanılması, KAA güvenliği için etkili ve güncel bir STS modeli ortaya konmasını gerekli kılmıştır. Bu tezde, STS'ler için önerilen algılama metotlarının hibrit olarak kullanıldığı bir model geliştirilmiş; modelde, KAA'ların kaynak kısıtlarına binaen, veri madenciliğine dayalı ön işleme adımları uygulanmıştır. Önerilen yaklaşımda, normal ve saldırı trafiğinin ayırt edilebilmesi için makine öğrenme algoritmaları kullanılmış, ağın eğitimi için en güncel veri kümesi referans alınmıştır. Benzetim sonuçları, önerilen modelin KAA'lar için kullanılabilecek performans ve güvenilirlikte olduğunu göstermiştir.