Özet:

Bilişim sistemlerinin gelişmesiyle, saldırı tespit sistemlerinin (STS) kullanımı önem kazanmıştır. Bu sistemlerin çalışması, genellikle sınıflandırma problemi çerçevesinde değerlendirilebilir. Sınıflandırıcı uygulamalarının en önemli aşamalardan birisi nitelik seçme aşamasıdır. Günümüzde, sınıflandırıcı başarısını artırmak için, tek sınıflandırıcı yerine sınıflandırıcı füzyonu kullanımı önerilmektedir. Bu öneride; saldırı tespit sınıflandırma uygulamalarında, nitelik seçme ve sınıflandırıcı füzyonu ağırlık belirleme işlemlerinin, genetik algoritma (GA) kullanılarak yapılması önerilmektedir. Bu sisteme, Genetik Algoritma tabanlı Nitelik Seçme ve Ağırlık Bulma (GA-NS-AB) adı verilmiştir. GA-NS-AB, saldırı tespit sistemi NSL-KDD veri kümesi üzerinde uygulanmıştır. Çoklu sınıflandırıcı füzyonunda sınıflandırıcı sayısının 3 ile 7 arasında olduğu doğrusal ağırlıklı birleştirme yöntemi kullanılmıştır. Kullanılan sınıflandırıcılar şunlardır: Adaboost, Karar Ağacı, Lojistik Regresyon, Saf Bayes, Rastgele Orman, Gradient Boosting, En yakın K komşu. Önerilen yöntem, GA-NS-AB, diğer füzyon yöntemleri ( basit ve olasılık oy) ve tek sınıflandırıcı sonuçları ile karşılaştırılmıştır. GA-NS-AB ile eğitim ve test süresi azaltılarak, doğruluk oranı değerleri daha yüksek olan bir sınıflandırıcı füzyonu elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler: