İkili Gri Kurt Optimizasyonu (BGWO) ve Naive Bayes (NB) Kullanılarak Yeni Bir Hibrit IoT Tabanlı IDS

Abstract

Akilli ortamlarin temel amaclarindan biri, verimlilik ve konfor acisindan insan yasam standardinin kalitesini yukseltmektir. Nesnelerin Interneti (IoT) modeli, akilli ortamlar olusturmak icin yeni teknolojiye donusmustur. IoT, diger cihazlarla bilgi alisverisi yapabilen fiziksel esyalar veya cihazlari ifade etmektedir. Akilli ev, akilli sehir, endustriyel kontrolu, otomobil endustrisi, tarim, akilli ulasim, ev otomasyonu ve aletleri, saglik gibi cesitli alanlarda ve daha bircok alanda kullanilmaktadir. Dahasi, yenilikci is paradigmalarini ve gelismis kullanici deneyimini garanti etmektedir. Gizlilik ve guvenlik, IoT paradigmasina dayali herhangi bir gercek dunya akilli ortaminda temel sorunlar olarak kabul edilmektedir. Bu nedenle, IoT sistemlerinin guvenligini uygulamak, IoT aglarinin basarili dagitiminda birinci oncelik ve buyuk ilgi alani haline gelmektedir. IoT ile ilgili sistemlerdeki acik guvenlik delikleri, akilli uygulamalari etkileyen guvenlik riskleri olusturur. Mirai botnet son zamanlarda baslatilan yeni saldirilardan bir ornektir. IoT agi, kimlik dogrulama ve sifreleme ile korunmaktadir. ancak kotu niyetli ve zararli saldirilara karsi hafifletemez. Bu nedenle saldirilari tespit etmek icin IoT tabanli Saldiri Tespit Sistemi (IDS) gerekmektedir. Bu makalede, IoT agindaki saldirilari savunmak ve guvenlemek icin ikili Gri Kurt Optimizasyonu (BGWO) ve Naive Bayes (NB) kullanilarak yeni bir hibrit IoT tabanli IDS sunulmustur. BGWO, ozellik secimi olarak ve NB de siniflandirma yontemi olarak kullanilmistir. Sonuclar diger optimizasyon algoritmalariyla karsilastirilmistir. IoT-botnet veri kumesi, deneysel bir veri kumesi olarak kullanilmistir.