IoT Ağı ve Güvenlik Tehditleri
IoT (Nesnelerin İnterneti) ağlarının büyümesi, botnet saldırılarına karşı daha hassas hale gelmelerine neden olmuştur.
Botnet saldırıları, kritik altyapıyı tehdit ederek büyük mali kayıplara yol açabilmektedir.
Geleneksel güvenlik yöntemleri, botnet saldırılarını tespit etmede yetersiz kalmaktadır.
Hibrid Makine Öğrenme Çerçevesi
Proje, derin öğrenme ve ansamble öğrenme tekniklerini birleştirerek yeni bir botnet tespit çerçevesi öneriyor.
Genetik Algoritma (GA) ile özellik seçimi yapılmaktadır.
Model, Konvolüsyonel Sinir Ağı (CNN) ve Gradient Boosting Karar Ağaçları (GBDT) ile ilişkili bir sınıflandırıcıyı içermektedir.
Model Performansı ve Değerlendirme
Hibrid model, Bot-IoT ve N-BaIoT veri setlerinde %99'dan fazla doğru tespit oranı sağlamaktadır.
Yanlış pozitif oranı %1.4 ile minimumda tutulmaktadır.
Gerçek zamanlı uygulamalar için düşük gecikmeli tespit sağlanmaktadır.
Gelecek Çalışmalar
Model, federated learning metodolojileri ile genişletilerek daha kapsamlı bir güvenlik sağlanması hedeflenmektedir.
Ağ dilimleme ile QoS (Hizmet Kalitesi) ve kaynak tahsisi optimize edilecektir.
Gelecek çalışmalarda, yeni tehditlere karşı proaktif bir savunma mekanizması oluşturulması amaçlanmaktadır.
Install Browsy