TY  - JOUR
TI  - Makine Öğrenmesi ve Öznitelik Seçim Yöntemleriyle Saldırı Tespiti
AB  - Bilgisayar ve internetin, günlük yaşamın vazgeçilmez bir unsuru haline gelmesi ile birlikte internet sitelerinin ve web tabanlı uygulamaların sayısı da hızla artmıştır. Bilgi, fikir, para gibi birçok önemli unsurun internet siteleri ve uygulamalar aracılığıyla paylaşımının yapılması ise bilgi güvenliği konusunu önemli ve güncel bir hale getirmiştir. Günümüze kadar güvenlik duvarı, virüs programları gibi yazılımlar bilgisayar ve sistem güvenliği için kullanılmış ancak yeterli olmamıştır. Bu nedenle mevcut yazılımlara alternatif olarak ortaya atılan saldırı tespit sistemleri ile anormal davranışlar tespit edilerek olası tehlikelerin çözümlenmesi amaçlanmıştır. Bu çalışmada ise saldırı tespit sistemleri için üretilen KDDCup99 veri seti üzerinde ki kare, bilgi kazancı, kazanım oranı, gini katsayısı, oneR, reliefF, genetik, ileriye doğru ve geriye doğru öznitelik seçim algoritmaları uygulanarak yeni veri setleri elde edilmiştir. Elde edilen yeni veri setlerini, orijinal boyuttaki veri seti ile karşılaştırmak için en yakın k komşu, destek vektör makineleri ve aşırı öğrenme makineleri kullanılarak farklı modeller geliştirilmiştir. Çalışmada, her üç yöntem için belirtilen öznitelik seçme yöntemleri kullanılarak test verileri için en yüksek başarıma sahip modeller başarı oranı, hassasiyet yanlış alarm oranı, f-ölçütü gibi çeşitli metrikler yardımıyla karşılaştırılmıştır. Yapılan analizlerin sonucunda öznitelik seçim yöntemlerinin her üç sınıflama yöntemi içinde başarı oranını artırdığı ve modellerin daha hızlı çalışmasını sağladığı görülmüştür. Ayrıca, yüksek başarı oranları, diğer sınıflama yöntemlerine oranla son derece hızlı olması, eğitim algoritmasının basit olması gibi nedenlerden dolayı aşırı öğrenme makinalarının çevrimiçi saldırı tespit sistemlerine rahatlıkla entegre edilebileceğini ve alternatif bir yöntem olarak kullanılabileceğini göstermiştir.
AU  - görmez, yasin
AU  - IŞIKLAR, Yunus Emre
AU  - ARSLAN, Halil
AU  - KAYNAR, OGUZ
DO  - 10.17671/gazibtd.368583
PY  - 2018
JO  - Bilişim Teknolojileri Dergisi
VL  - 11
IS  - 2
SN  - 1307-9697
SP  - 175
EP  - 185
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/290632
ER  -