Güç Sistemlerine Yönelik Derin Öğrenme Tabanlı Saldırı Tespit Sistemi

Bilgi ve iletişim teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte bu teknolojilerin kritik altyapıları izleyen ve kontrol eden Endüstriyel Kontrol Sistemleri’ne (EKS) entegrasyonu da hız kazanmıştır. EKS'ler ile iletişim teknolojilerinin birlikte kullanılması, EKS'lere yönelik siber saldırılarda artışa neden olmuştur. Bu nedenle EKS sistemlerinin işleyişini etkileyebilecek, maddi ve manevi kayıplara neden olabilecek saldırıları tespit edebilen sistemlerin geliştirilmesi her geçen gün daha fazla önem kazanmaktadır. Bu çalışmada, Temel Bileşenler Analizi (PCA), Sentetik Azınlık Aşırı Örnekleme Yöntemi (SMOTE) ve Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) yöntemlerinin birlikte kullanıldığı bir model yardımıyla güç sistemlerinde kullanılan EKS'ler için bir saldırı tespit sistemi (STS) önerilmiştir. Geliştirilen STS'nin performans testi çeşitli veri setleri üzerinde gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma sonucunda %92,75'e varan tespit doğruluğu elde edilmiştir.