Abstract
Sistem çağrı dizilerine dayalı ana bilgisayar tabanlı saldırı tespit sistemleri, siber güvenlik alanında kritik bir araştırma konusu olmakla birlikte, bu dizilerin yüksek boyutluluğu ve sıralı yapısı, doğrudan işlenmelerini güçleştirmektedir. Bu çalışmada, sistem çağrı dizileri içeren UNM live LPR, MIT live LPR ve bu iki veri kümesinin birleşiminden oluşturulan UNM-MIT live LPR veri kümeleri üzerinde farklı ön işlem yöntemleri uygulanmaktadır. Bu ön işlem yöntemleri içerisinde, n-gram, çeşitli BoW ve özellik seçim yöntemleri yer almaktadır. Ön işlem sonucunda, her bir veri kümesinden türetilen BoW veri kümeleri elde edilmektedir. Daha sonra, seçilen özellikleri içeren BoW veri kümeleri kullanılarak, hem bireysel hem de yığınlama topluluğu tabanlı makine öğrenimi modelleri/HIDS’leri geliştirilmektedir. Deneyler, geliştirilen bazı modellerin/HIDS’lerin, %0 yanlış pozitif oranı ve %100 doğruluk oranı ile yüksek performans sergilediğini göstermektedir.