Bağcı, KübraÇelik, H. ErayÇelik, H. Eray2025-05-102025-05-1020241308-909910.55525/tjst.1293057https://doi.org/10.55525/tjst.1293057https://hdl.handle.net/20.500.14720/19937https://search.trdizin.gov.tr/en/yayin/detay/1270004Dijital sistemlere yönelik artan sayıda tehdit ve saldırılar sebebi ile güvenli bir ağ ortamı sağlamak önemli bir problemdir. Anomali tespiti gibi yöntemlerin uygulanması, herhangi bir anomal trafik hacminin tespit edilmesine yardımcı olabilmektedir. Dayanıklı istatistiksel yöntemler de dahil olmak üzere ağ anomalilerini tespit etmek için çeşitli istatistiksel ve makine öğrenmesi yaklaşımları kullanılmaktadır. Dayanıklı yöntemler, anormal trafik modellerini belirlemeye ve bunları normal trafikten doğru bir şekilde ayırmaya yardımcı iyi bir araçtır. Bu çalışmada, ağ anomalilerini tespit etmek için kemometri ve genetik literatüründe yaygın kullanımıyla bilinen ROBPCA adlı dayanıklı bir Temel Bileşen Analizi (PCA) yöntemi kullanılmış ve PCAGRID adlı başka bir dayanıklı PCA yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Bu yöntemlerin anomali tespit performansları, iyi bilinen bir trafik matrisine sentetik trafik hacmi enjekte edilerek değerlendirilmiştir. Uygulama sonuçlarına göre anomali tespitinde ROBPCA yöntemi daha iyi performans sağladığı görülmüştür.eninfo:eu-repo/semantics/openAccessBilgisayar Bilimleri, Yazılım MühendisliğiBilgisayar Bilimleri, Teori Ve MetotlarArticle