- Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
- Vol: 10 Issue: 2
- Saldırı Tespiti için Makine Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırmalı Analizi
Saldırı Tespiti için Makine Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırmalı Analizi
Authors : Mehmet BURUKANLI, Musa ÇIBUK, Ümit BUDAK
Pages : 613-624
Doi:10.17798/bitlisfen.883296
View : 17 | Download : 3
Publication Date : 2021-06-07
Article Type : Research
Abstract :İnternet ve ağ teknolojilerindeki hızlı gelişmeler, siber saldırılar ve izinsiz erişimlerin başta olduğu birçok dezavantajı beraberinde getirmektedir. Bu girişimlerin önceden tespiti, olası saldırıların gerçekleşmeden önlenebilmesini sağlamaktadır. Bu çalışmada makine öğrenme yaklaşımlarının saldırı tespiti üzerindeki performansları araştırılmıştır. Tüm deneyler, açık erişime sunulmuş ve yaygın olarak kullanılan KDD’99 veri kümesi altındaki KDD10CORRECTED ve KDDTEST setleri üzerinde gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırıcı olarak, Karar Ağacı, Topluluk Öğrenme ve Destek Vektör Makineleri tercih edilmiştir. Veri setleri hem doğrudan sınıflandırıcıların girişi olarak hem de boyut indirgeme tekniği olan Temel Bileşen Analizi uygulanarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma aşamasında 5-kat çapraz doğrulama tekniği kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar kıyaslanarak rapor edilmiştir. Sonuçlar gelecekteki çalışmalar için cesaret vericidir.Keywords : Topluluk öğrenme, Destek vektör makinesi, Karar ağacı, Temel bileşen analizi, Siber saldırı