Saldırı tespit ve engelleme sistemleri için yapay zeka tabanlı yeni bir güvenlik modelinin oluşturulması

Günümüzdeki teknolojik gelişmeler ile beraber siber saldırıların hem çeşitliliği hem de sayıları sürekli artmaktadır. Siber saldırıları önlemede en yaygın kullanılan teknolojilerden biri de Saldırı Tespit Sistemleri (STS)'dir. Bu tez çalışmasında STS sistemlerinin performansını iyileştirmeye yönelik çalışmalar yapılmıştır. Çalışmanın ilk bölümünde literatürdeki ilgili çalışmalar incelendikten sonra, ikinci bölümünde literatürde sıklıkla kullanılan STS veri setleri ele alınmıştır. Ele alınan veri setleri önerilen makine öğrenmesi metodları ile sınıflandırılmıştır. Çalışmanın üçüncü bölümünde, literatürdeki STS veri setlerinin eksiklerini gidermek amacıyla Comprehensive Cyber Security Intrusion Detection Dataset (CCiDD) veri seti oluşturulmuştur. Bu bölümde kullanılan tüm veri setleri için özellik seçimi ve hiper parametre optimizasyon işlemleri uygulanarak kullanılan sınıflandırıcıların performansları artırılmıştır. Çalışmanın dördüncü bölümünde, anahtarlama cihazlarındaki anomali artışları ele alınarak yeni bir Switch port Anomaly based Intrusion Detection System (SPA-IDS) adı verilen veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan veri seti önerilen Dikey Mod Dönüşümü (vertical mode decomposition - VMD) ve Yinelemeli Komşuluk Bileşen Analiz (iterative neighborhood component analysis - INCA) adımlarından geçirildikten sonra önerilen makine öğrenmesi metodları ile sınıflandırılmıştır. Çalışmanın beşinci bölümünde, kullanıcıların internet davranışlarını analiz etmek amacıyla Internet of Behavior (IoBe) olarak adlandırılan veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan IoBe veri setinin en iyi özellikleri, dört adet havuzlama işleminden sonra ReliefF özellik seçicisi ile seçilmiş ve Bagged Tree algoritması ile sınıflandırılmıştır. Çalışmanın son ve altıncı bölümünde, tıbbi nesnelerin interneti (Internet of Medical Things - IoMT) kavramı ele alınmış ve bu nesnelere yönelik saldırıları tespit etmek için özellik seçimi ve hiper parametre optimizasyonu adımlarından oluşan yeni bir model önerilmiştir. Bu tez çalışmasında, saldırı tespit sistemlerine daha geniş bir perspektif ile bakılmış ve STS sistemlerinin geliştirilmesine yönelik yeni yaklaşımlar ve veri setleri önerilmiştir. Ayrıca, kullanıcıların internet davranışlarını analiz edebilmek için de yeni bir veri seti oluşturulmuştur. Böylece, oluşturulan veri setleri ve önerilen yaklaşımlar ile literatüre katkı sağlanmıştır.