SCADA SİSTEMLERİ İÇİN MAKİNE ÖĞRENİMİ TABANLI HATA TESPİTi
Tez Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği, Türkiye
Tez Danışmanı: Cemal Köse
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:
Enerji dağıtım sistemleri ve Siber-Fiziksel Sistemler, bilgi teknolojisi, elektrik ve
makine mühendisliğini bütünleşmiş bir şekilde aynı çatı altında toplamıştır. Bu sibernetik, mekatronik geliştirme altyapı ağlarındaki saldırı vektörlerini genişleterek hem siber
suçlularının hem de siber güvenlik araştırmacılarının dikkatini çekmiştir. Bilgi iletişim
teknolojisi hızla gelişmeye devam etmektedir. Buna bağlı olarak SCADA sistemleri gelecek
zamanlarda IoT cihazlarıyla iletişim kurabilen bulut tabanlı sistemler haline gelecektir. Fakat
SCADA protokolleri içerisinde güvenlik sistemi içermeyen ve bir metin olarak iletişim
kurarak her geçen zaman içinde epeyce çok saldırı riski taşımaktadır.
Saldırı Tespit Sistemleri, ciddi zararlara neden olan siber saldırılara karşı geliştirilmiş
bir yapıdır. Bu sistemler hem yazılımsal hem de donanımsal yapıları içeren güvenliği en üst
düzeyde sağlamaya çalışan yapılardır. Kötü amaçlı kodların tespiti, zararlı paketlerin
bırakılması ve sıfırlanması, savunmayı güçlendirmek ve iyileştirmek için saldırı kalıplarının
kaydedilmesi, veri bütünlüğünün ve erişebilirliğinin sağlanması… gibi birçok önemli konu
Saldırı Tespit Sistemlerinin sağladığı faydalarındandır.
Bu tez çalışmasında Siber-Fiziksel Sistemlerdeki saldırı tehditlerinin tespiti ve
sınıflandırılması için yapay zekâ ve makine öğrenimi tekniklerine dayalı saldırı tespiti
VII
yapılmaktadır. Siber-Fiziksel Sistemlere karşı tehditlerin tespiti ve sınıflandırılması için
yapay zekâ ve makine öğrenimi tekniklerine dayalı saldırı tespiti yapılmaktadır. Bazı makine
öğrenimi algoritmaları kullanılarak sınıflandırma yapılmıştır. Bu sınıflandırma yapılırken
her bir saldırı türüne bir eşsiz değer ataması yapılmıştır. Yapılan bu çalışmada saldırı tespiti
yapıldığı gibi bu eşsiz değer ataması ile yapılan saldırının tipi de tespit edilmektedir. Aynı
zamanda makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak belirli hesaplama metrikleri ile
performans değerlendirilmesi yapılmıştır. Saldırı tespitinin yapılması, tipinin belirlenmesi
ve performans sonuçları test ortamında gerçekleştirilmiş ve sonuçlar elde edilmiştir.