Derin öğrenme tekniklerine dayanan bilinen ağ ataklarının tespiti ve bilinmeyen ağ ataklarının tanımlanması

Bilgiye ulaşmak kolaylaştıkça bu yolda karşılaşılan tehditlerle de daha fazla karşılaşılır oldu. Bilgiye ulaşılan bu yolların yeterince güvenilir olmadığı farkedilince çeşitli önlemler alınmaya başlandı. Bu önlemlerin en kullanışlı olanlarından biri olarak saldırı tespit sistemi gösterilebilir. Saldırı tespit sistemleri, ağın kapsamlı bir şekilde analiz edilmesini sağlar. Bu sayede olası tehditler mümkün olan en hızlı şekilde tespit edilir ve gereken önlemler alınabilir. Öte yandan, ağ trafiğini sınıflandırmak sadece tehditler için önem arz etmemektedir. Genel anlamda ağ hakkında bilgi edinmek için de önemlidir. Bahsi geçen durumlar için üretici ağlardan yararlanmak son dönemlerin en populer yöntemlerinden biri haline gelmiştir. Bu çalışmada, derin öğrenme metotlarından faydalanılarak özkodlayıcı modelleri ile ağ trafiği incelenmesi gerçekleştirilmiştir. Önerilen yordamda ağ trafiği incelenmesi iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada eğitim verisindeki sınıfların doğru bir şekilde sınıflandırılması hedeflenmektedir. İkinci aşama ise bilinmeyen sınıfların tespitine yöneliktir. Bunun için ise Uç Değerler İstatistiği kullanılmıştır. Bu matematiksel yaklaşım sayesinde bilinen ve bilinmeyen sınıfların ayrımı başarı ile gerçekleştirilmiştir. Kullanılan veriler iki farklı başlık altında değerlendirilebilir. Bunlardan ilki ağ saldırı çeşitlerinden oluşurken diğeri popüler sosyal medya trafiklerinden oluşmaktadır. Performans değerlendirmeleri göz önünde bulundurulduğunda, önerilen yordamın bilinen sınıfların sınıflandırılması ve bilinmeyen sınıfların tespitinde iyi sonuç gösterdiği görülmektedir.