Mobile Ad Hoc Networks (MANETs) have been applied in many different fields in
recent years. Although MANETs are highly vulnerable to malicious behavior,
complete security is complicated to achieve. Due to the insufficiency of prevention
techniques, the Intrusion Detection System (IDS), which monitors system activity and
detects intrusions, is generally used with other security measures. Denial of Service
(DoS) type attacks such as flooding, blackhole, and grayhole attacks are acute types of
network intrusion that aim to make computer/network resources unavailable to
legitimate users.
Intrusion Detection (ID) is a security management system that serves as an alarm
mechanism for any computer network such as MANET. It detects the incoming
security threats to a network and then issues an alarm message to an entity to take
needed actions against the intrusion. An IDS gathers and examines information from
numerous areas within a computer or a network to identify possible security breaches,
including intrusions (attacks from outside the organization) and misuse (attacks from
within the organization).
The goal of this study is to develop a multistage ID technique for detecting flooding,
blackhole, and gray-hole intrusions using Support Vector Machines (SVM). The SVM
mechanism supports binary classification and separating data points into two classes.
Hence, in this research SVM approach is used for classifying and detecting multiple
attacks after breaking down the multiclassification problem into numerous binary
classification problems.
Keywords: Mobile Ad-hoc network, Support Vector Machine, On-demand Distance
Vector, black hole, grayhole, flooding
ÖZ:
Mobil Ad Hoc Ağlar (MANET'ler) son yıllarda birçok farklı alanda uygulanmaktadır.
MANET'ler kötü niyetli davranışlara karşı oldukça savunmasız olsa da, tam güvenliğin
sağlanması karmaşıktır. Önleme tekniklerinin yetersizliği nedeniyle, sistem etkinliğini
izleyen ve izinsiz girişleri tespit eden Saldırı Tespit Sistemi (IDS) genellikle diğer
güvenlik önlemleri ile birlikte kullanılmaktadır. Flooding, kara delik ve gri delik
saldırıları gibi Hizmet Reddi (DoS) türü saldırılar, bilgisayar/ağ kaynaklarını meşru
kullanıcılar için kullanılamaz hale getirmeyi amaçlayan akut ağ saldırı türleridir.
İzinsiz Giriş Tespiti (ID), MANET gibi herhangi bir bilgisayar ağı için alarm
mekanizması görevi gören bir güvenlik yönetim sistemidir. Bir ağa gelen güvenlik
tehditlerini algılar ve ardından izinsiz girişe karşı gerekli önlemleri alması için bir
varlığa bir alarm mesajı gönderir. Bir IDS, izinsiz girişler (kuruluş dışından saldırılar)
ve kötüye kullanım (kuruluş içinden saldırılar) dahil olmak üzere olası güvenlik
ihlallerini belirlemek için bir bilgisayar veya ağ içindeki çeşitli alanlardan bilgi toplar
ve analiz eder.
Bu araştırmanın amacı, flooding, kara delik ve gri delik saldırılarını tespit etmek için
Destek Vektör Makinelerine (DVM) dayalı çok aşamalı bir kimlik mekanizması
tasarlamaktır. SVM mekanizması, ikili sınıflandırmayı ve veri noktalarını iki sınıfa
ayırmayı destekler. Bu nedenle, bu araştırmada, çoklu sınıflandırma problemini çok
sayıda ikili sınıflandırma problemine böldükten sonra çoklu saldırıları sınıflandırmak
ve tespit etmek için DVM yaklaşımı kullanılmıştır.
Anahtar Kelimeler: Mobil Geçici ağ, Destek Vektör Makinesi, İsteğe Bağlı Mesafe
Vektörü, kara delik, gri delik, flooding
