Nesnelerin interneti mesajlaşma protokollerinde saldırılar ve saldırı sınıflandırılması

Nesnelerin İnterneti, üretkenliği, konforu, sağlığı ve sürdürülebilirliği artırarak bireylerin günlük yaşamlarını iyileştiren teknolojik bir ekosistemi kapsar. Buna ek olarak, Nesnelerin İnterneti birçok sektöre artan verimlilik, üretkenlik ve maliyet tasarrufu dahil olmak üzere çeşitli faydalar sağlar. Ancak Nesnelerin İnterneti teknolojilerinin yaygınlaşması, özellikle birçok güvenlik açığını ortaya çıkarmıştır. Ortaya çıkan güvenlik açıkları kullanıcıları olumsuz etkileyebilmektedir. Bu güvenlik açıklarının önüne geçilebilmesi IoT teknolojisinin kullanımını daha güvenilir hale getirecektir. Bu tez çalışmasında iki temel katkı sunulmuştur. İlk olarak IoT teknolojisinde en çok kullanılan protokollerden birisi olan MQTT protokolüne yapılan saldırılar üzerinde durulmuştur. MQTT protokolüne yapılan saldırıların olumsuz etkileri ortaya çıkarılmıştır. İkinci olarak ise IoT saldırılarının tespit edilebilmesi için makine öğrenmesi teknikleri üzerinde çalışılmıştır. IoT çevrimiçi platformlarından olan Thingspeak platformunu kullanan bir deney ortamı kurulmuştur. Bu deney ortamında IoT cihazına DDoS, Http Flood, Syn Flood, Port Scan ve Udp Flood saldırıları yapılmıştır. Bu saldırılar sonucunda toplanan veriler ile bir veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan bu veri seti üzerinde AdaBoost, kNN, Lojistik Regresyon, Naive Bayes, Rastgele Orman, SVM ve Karar Ağacı olmak üzere yedi makine öğrenmesi sınıflandırma algoritması uygulanmıştır. Bu sınıflandırmalar sonucunda Rastgele Orman sınıflandırma algoritması ile %99 doğruluk sonucu elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Nesnelerin İnterneti, MQTT, IoT Saldırıları, Makine Öğrenmesi, Thingspeak, IoT Güvenliği