Nesnelerin İnternetinde Makine Öğrenmesi Tabanlı Saldırı Tespiti için Gelişmiş Öznitelik Mühendisliği ve Veri Dengesizliği Çözümlerinin Tasarımı ve Analizi

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2026

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: KAZIM KIVANÇ EREN

Danışman: Kerem Küçük

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Nesnelerin İnterneti (Internet of Things, IoT) kavramı, 1990'lı yılların sonunda ortaya çıkan, internete bağlı farklı cihazların bir araya gelerek, veri toplama, iletişim, kontrol ve ölçme gibi fonksiyonları bir arada gerçekleştirildiği sistemler olarak ifade edilebilir. Bu sistemler, genellikle, küçük boyutlu, enerji tasarufu yüksek ve uzaktan kontrol edilebilir cihazlar olarak karşımıza çıkmaktadır. Nesnelerin internetine dayalı sistemlerin gün geçtikçe kullanımın artması, cihazların doğası gereği internet ağında sürekli bağlı kalması, az enerji tüketimi kaygılarıyla geleneksel saldırı tespit sistemlerinin kullanılamaması gibi sebeplerden dolayı güvenlik açıklarına ve buna bağlı saldırılara oldukça açık bir yapı taşımaktadır. Nesnelerin interneti için, son teknolojiler, günümüzde kullanımı son derece yüksek olan, yapay zeka araçlı sistemler üzerinde yoğunlaşmaktadır. Yapay zekaya dayalı saldırı tespit sistemleri, yeni veri setlerinşin yayınlanması, hataya karşı dirençlilik, yüksek başarımlar elde edilmesi ile ilk defa karşılaşılan yeni (zero-day) saldırılara karşı oldukça iyi sonuçlar vermesi sebebiyle güçlü savunma sistemleri olarak karşımıza çıkmaktadırlar. Bu tezde, IoT sistemler üzerinde makine öğrenmesine ve derin öğrenmeye dayalı saldırı tespit sistemleri geliştirilmiştir. Literatürde yer alan eksiklikler göz önüne alınarak, geleneksel makine öğrenmesi modellerinden faydalanan, basit ve etkili sistemlerin kurulmasına yönelik, uygun eğitim-test şemalarının belirlenmesi, nitelikli öznitelik mühendisliğinin gerçekleştirilmesi, yeni öznitelik oluşturma algoritmalarının kullanımı ile güçlü, hızlı eğitilebilir, yönetilebilir sistemler oluşturulmuştur. IoT saldırı tepsit sistemleri için büyük bir problem olan, veri dengesizliği problemleri de, bu tez kapsamında tasarlananan yeninden örnekleme algoritması ile giderilmiş ve literatüre dağılım tabanlı bir yeniden örnekleme metodolojisi sunulmuştur. Son olarak, bu tez kapsamında, global bir IoT saldırı tespit sistemi oluşturulması için çalışmalar yapılmış ve yayılım kayması gibi farklı dinamikler içeren IoT ağ ortamlarının, global bir IoT saldırı tespit sistemi oluşturulması için kullanıp kullanılamayacakları tartışılmıştır.