Bulut Bilişim Güvenliği İçin Kullanılan Makine Öğrenimi Yöntemleri Üzerine Bir Derleme

Abstract

Son zamanlarda bulut bilişimin farklı amaçlar için kullanımı artmaktadır. Bu durum bulut üzerindeki bilgilerin çoğalmasına sebep olmaktadır ve daha yüksek güvenlik gereksinimlerinin olduğunu göstermektedir. Güvenliği sağlamanın yollarından bir tanesi makine öğrenmesi yöntemlerinin bulut sistemlerine adapte edilmesidir. Geleneksel yöntemler saldırılardaki çeşitlilik nedeniyle istenilen düzeyde başarı sağlayamamaktadır. Makine öğrenimi yaklaşımları, verileri daha etkin bir şekilde ele aldıklarından daha duyarlı ve otomatikleştirilmiş güvenlik çözümleri sunabilmektedir. Bulut üzerindeki verilerin gizliliği, bütünlüğü, bulut kaynaklarının kullanılabilirliği ve bulut platformu üzerindeki kimlik doğrulama işlemleri için makine öğrenimi tabanlı sistemlerin kullanımı son zamanlarda oldukça popülerdir. Genellikle izinsiz giriş tespit sistemi olarak adlandırılan bu sistemler, bulut uygulamalarındaki bilgileri yetkisiz erişimlerden korumak için kapsamlı yaklaşımlar kullanmaktadır. Bu çalışmada bulut bilişim güvenliği ve bu alanda kullanılan makine öğrenmesi yaklaşımları üzerine bir sistematik literatür taraması yapılmıştır. Kullanılan makine öğrenimi yöntemleri ve değerlendirme kriterleri, kullanılan veri kümeleri ve çalışmaların sağladıkları bilgi güvenliği kavramları baz alınarak, literatürde etkisi olan çalışmalar ele alınmıştır. Bazıları hibrit bazıları bağımsız şekilde 23 farklı makine öğrenimi yöntemi ve 17 farklı değerlendirme ölçütünün kullanıldığı görülmüştür. Toplamda 11 farklı hazır veri kümesi ve sekiz çalışmada ise oluşturulmuş olan veri kümelerinin kullanıldığı görülmüştür. Son olarak çalışmalar gizlilik, bütünlük, erişilebilirlik ve kimlik denetimi olacak şekilde bilgi güvenliği kavramları açısından değerlendirilmiştir.

Keywords

• bulut bilişim güvenliği
• makine öğrenimi
• performans ölçütleri
• veri kümeleri
• cloud computing security
• machine learning
• performance criteria
• datasets