Abstract :Nesnelerin interneti (IoT), internete bağlı olan cihazların sensörler aracılığıyla bilgi aktarmaktadırlar. IoT cihazlarında son zamanlarda artan bir eğilim olmasından dolayı, kötü amaçlı yazılım saldırılarına da maruz kalmaktadır. Yapılan saldırılar ile gizlilik ihlali, ağ kesintisi, trafik tüketimi ve cihazın uzaktan kontrolü dahil olmak üzere ele geçirilmesi gibi kötü niyetli davranışlar, cihazların güvenliğini tehlikeye atmaktadır. Bu çalışmada Suricata IDS sistemi ile zararlı yazılımlara ait 2D resimler aracılığıyla normal ve malware sınıfına ait ağ trafik hareketleri sınıflandırılmıştır. 2D görüntüler NasNetMonile transfer öğrenme yaklaşımı ile eğitildikten sonra her bir görüntüye ait öznitelikler tam bağlı katmandan çıkarılmıştır. Daha bsonra bu öznitelikler k en yakın komşuluk algoritması, doğrusal diskriminant analiz ve destek vektör makinaları ile sınıflandırılmıştır. Deneysel çalışma sonucunda % 95,91 doğruluk oranı ile sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Keywords : IoT, Malware Sınıflandırma, NasnetMobile
