Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak zararlı yazılımların tespiti

Zararlı yazılımlar, bilgisayar sistemlerine zarar vermek, veri çalmak veya sistemleri kullanılamaz hale getirmek amacıyla tasarlanmış yazılımlardır. Günümüzde zararlı yazılımların tespiti ve önlenmesi, siber güvenlik alanında büyük bir önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında, makine öğrenmesi tabanlı algoritmalar ile zararlı yazılımların tespiti ve analizi gerçekleştirilmiştir. Tez çalışmasında, orijinal KDD99 veri setinin %10'luk bir alt kümesi olan KDD-cup-99 veri seti kullanıldı. Veri kümesi 42 özellik ve 494.020 kayıt içerir. Hedef özellik, normal ve anormal bağlantı türleri olarak sınıflandırılabilen bağlantı türünü belirtir. Ancak anormal bağlantılar ayrıca Probe, Hizmet Reddi (DOS), R2L (Kök 2 Yerel) ve U2R (Kullanıcı 2 Kök) olmak üzere dört tür siber saldırıya ayrılabilir. Saldırı tespitinde lojistik regresyon algoritması, ensemble algoritması, yapay sinir ağları, destek vektör makineleri ve k-en yakın komşu algoritmaları olmak üzere beş farklı makine öğrenme algoritması çalıştırılmış ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Yapay Sinir Ağları (ANN) modeli % 97,61 doğruluk oranı ile en iyi performansı sergilemiştir. Elde edilen sonuçlar, makine öğrenmesi yöntemlerinin zararlı yazılım tespitinde yüksek doğruluk oranlarına sahip olduğunu göstermektedir. Bu bulgular, siber güvenlik alanında daha etkili tespit ve önleme stratejilerinin geliştirilmesine katkı sağlayacaktır. ANAHTAR KELİMELER: Makine Öğrenmesi, Zararlı Yazılımlar, Sınıflandırma