ATTACK DETECTION AND ANALYSIS WITH DEEP LEARNING IN CLOUD COMPUTING

Abstract

ABSTRACT

In the current landscape, where digital networks are more intertwined than ever, ensuring the security of these networks against cyber threats has emerged as a paramount challenge. Traditional cybersecurity strategies, which once served as robust defenses, are now finding it increasingly difficult to match the pace and sophistication of contemporary cyber-attacks. This dynamic shift calls for a reevaluation of our approach to safeguarding digital infrastructures.

This study introduces an advanced solution to the cybersecurity conundrum by leveraging the potential of deep learning technologies for the purpose of automatic attack prediction. Our research specifically zeros in on the development of predictive models that are meticulously trained to identify and classify Denial of Service (DoS) attacks—a particularly prevalent and disruptive category of cyber-attacks. DoS attacks, characterized by their ability to overwhelm and incapacitate digital services, pose a significant threat to the integrity and availability of digital resources.

The cornerstone of our approach lies in the application of deep learning algorithms, renowned for their ability to dissect and learn from large datasets. These algorithms are employed to uncover subtle patterns and anomalies that are indicative of DoS attacks, thereby facilitating their early detection. The early identification of such attacks is crucial, enabling the implementation of proactive measures to mitigate their impact.

Our methodology involves rigorous experimentation and thorough evaluation of the developed models. Through this process, our study showcases encouraging outcomes, with the deep learning-based models attaining an accuracy rate of 82.76%. This achievement underscores the effectiveness and potential of deep learning techniques in enhancing the security of networked systems and combatting cyber threats in today’s intricate digital sphere.

The findings of our research signify a significant leap forward in the domain of cybersecurity. By demonstrating the viability of using deep learning to predict and counteract cyber-attacks, our study makes a substantial contribution to the evolution of cybersecurity tactics. Organizations equipped with these advanced predictive tools are better positioned to navigate the increasingly complex and ever-changing threat landscape. Thus, our work not only sheds light on innovative cybersecurity solutions but also sets the stage for future research and development in the field, aiming at a safer and more secure digital environment.

ÖZET

Bilgisayar ve internet ağlarının genişlemesi, ağ ihlali olasılığının artmasına neden olmuş, böylece bilgisayar korsanlığı ve diğer kötü amaçlı faaliyetler potansiyelini artırmıştır. İnternet, yaygın olarak erişilebilir bir kamu ağı olarak, genellikle sunucular veya bulut platformları aracılığıyla kolaylaştırılan çeşitli varlıklar arasında veri alışverişini gerektirir. Ancak, bu verilerin güvenliği, olası saldırıları önlemek için dağıtılan bulut altyapısının, sunucuların ve ilişkili güvenlik duvarlarının sağlamlığına bağlıdır.

Ne yazık ki, yazılım teknolojisindeki sürekli gelişmeler, mevcut güvenlik duvarlarını ezici saldırı etkinliklerine karşı giderek daha savunmasız hale getirmiştir. Bu teknolojik gelişmeler, geleneksel güvenlik duvarı çözümlerinin etkinliğini geride bırakarak, modern siber tehditlerin sofistike ve kalıcı doğasını ele almada yetersiz kalmıştır. Bu acil endişeye yanıt olarak, çalışmamız derin öğrenme teknolojisinin gücünden yararlanan otomatik bir saldırı tahmin yaklaşımı önermektedir.

Araştırmamızın temel amacı, beş farklı hizmet reddi (DoS) saldırısı türünü tespit etmek ve sınıflandırmak için eğitilmiş tahmine dayalı modeller geliştirmektir. Derin öğrenme algoritmalarının yeteneklerinden yararlanarak, önerilen modellerimiz DoS saldırılarıyla ilişkili kalıpları ve anormallikleri etkili bir şekilde tanımlama potansiyelini sergileyerek erken tespit ve proaktif karşı önlemlere olanak tanır.

Titiz deneyler ve değerlendirmeler sonucunda çalışmamız, etkileyici bir yüzde 82,7586207'ye karşılık gelen saldırı tahmininin en iyi doğruluğuyla dikkat çekici sonuçlar verdi. Bu önemli doğruluk seviyesi, DoS saldırılarını doğru bir şekilde tahmin etme ve önleyici olarak azaltmada önerdiğimiz yaklaşımın etkinliğini ve uygulanabilirliğini gösterir. Sonuçta, araştırmamız, dijital alanda gelişen tehdit ortamına karşı koruma sağlayan pratik ve son teknoloji bir çözüm sunarak ağ güvenliğinin ilerlemesine katkıda bulunuyor.