Yazar "Toprak, Sezer" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim
    Öğe
    Web application firewall based on anomaly detection using deep learning
    (2022) Toprak, Sezer; Yavuz, Ali Gökhan
    Anomali tespiti, farklı sektörlerde ve uygulama alanlarında araştırılmaya devam etmektedir. Anomali tespitindeki temel zorluk, benzersiz özelliklere ve yeni değerlere sahip bir girdi ile karşılaşılması durumunda normallerden aykırı değerleri belirlemektir. Araştırmalar, bu görevi yerine getirmek için Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme tekniklerini kullanmaya odaklanmaktadır. Internet dünyasında, bir web sitesi isteğinin kötü niyetli veya sadece normal bir istek olup olmadığını belirlemek istediğimizde yine benzer bir sınıflandırma problemiyle karşı karşıya kalmaktayız. Web Uygulama Güvenlik Duvarı (WAF) sistemleri kötü niyetli faaliyetlere ve isteklere karşı, kural tabanlı ve son yıllarda kullanılan anomali tabanlı çözüm kullanarak koruma sağlar. Bu tür çözümler bir noktaya kadar güvenlik sağlar ve kullanılan teknikler, arka uç sistemlerini savunmasız bırakan hatalı sonuçlar üretmektedirler. Bu çalışmanın odak noktası, karakter sıralaması tabanlı bir LSTM (tekli ve yığılmış olmak üzere) yapısı kullanılarak bir WAF sistemi oluşturmak ve derin öğrenme modelinin optimum sonuç üretmesi için hiper parametrelerin hangi değerleri alması gerektiğini ortaya koymaktır. Semi-supervised öğrenme yaklaşımı için PayloadAllTheThings verisetinde yer alan gerçek saldırı verilerinin yanı sıra HTTP CSIC 2010 verisetinde yer alan ve normal olarak etiketlenen veriler hem modelin öğrenmesi sırasında hem de test edilmesi adımında kullanılmıştır. Önerilen tekniğin başarı oranının analizini için F1 skor değeri baz alınmıştır. Yapılan analizler ve deneyler sonucunda elde edilen derin öğrenme modelinin F1 başarı oranının yüksek olduğu ve saldırıları tespit etme ve sınıflandırma noktasında da başarı elde edildiği gösterilmiştir.