Anomali Tespit Temelleri
Anormal Nedir?
Anomali, normal davranış paternlerinden sapma gösteren her türlü davranış:

Nokta Anomalileri: Tek bir veri noktasının anormalliği
Bağlamsal Anomaliler: Bağlamsal olarak anormal davranışlar
Toplu Anomaliler: Veri noktasının toplu anormalliği
Zamansal Anomaliler: Zaman bazlı sapmalar
Mekansal Anomaliler: Lokasyon bazlı anormallikler

Tespit Yaklaşımları

İstatistiksel Yöntemler

Gauss dağılım modelleri
Kutu grafiği analizi
Grubbs testi
ARIMA modelleri
Üstel düzeltme

Makine Öğrenmesi Tabanlı

Denetimli öğrenme (sınıflandırma)
Denetimsiz öğrenme (kümeleme)
Yarı denetimli öğrenme
Pekiştirmeli öğrenme
Derin öğrenme yaklaşımları

Alana Özgü Yöntemler

Ağ trafiği analizi
Sistem çağrısı izleme
Uygulama davranış analizi
Kullanıcı etkinliği takibi
Veritabanı sorgu analizi

UEBA (Kullanıcı ve Varlık Davranış Analitiği)
Modern davranış analizi platformları:
Temel Bileşenler

Veri Toplama Katmanı

Günlük toplama
Olay ilişkilendirme
Gerçek zamanlı akış
Geçmiş veri depolama
Çok kaynaklı entegrasyon

Analiz Motoru

Temel oluşturma
Örüntü tanıma
Sapma tespiti
Risk puanlaması
Öngörücü modelleme

Tepki Katmanı

Uyarı oluşturma
Otomatik yanıt
Olay önceliklendirme
İş akışı düzenleme
Düzeltme eylemleri

Temel Kullanım Örnekleri

İçeriden Tehdit Algılama

Olağandışı veri erişim örüntüleri
Ayrıcalık yükseltme girişimleri
Veri sızdırma davranışları
Hesap ihlali göstergeleri
Politika ihlalleri

Hesap ihlali

İmkansız seyahat tespiti
Olağandışı oturum açma süreleri
Anormal kaynak erişimi
Yanal hareket örüntüleri
Kimlik bilgisi doldurma girişimleri

Gelişmiş Kalıcı Tehditler

Uzun vadeli örüntü analizi
Yavaş ve düşük saldırılar
Komuta ve kontrol tespiti
Veri hazırlama Tanımlama
Kalıcılık Mekanizması Tespiti

Anormallik Tespiti için Makine Öğrenmesi Algoritmaları
Gözetimsiz Öğrenme Algoritmaları
İzolasyon Ormanı

Ağaç Tabanlı Anormallik Tespiti
Yüksek Boyutlu Veriler İçin Verimli
Düşük Hesaplama Karmaşıklığı
Etiketli Verilere Gerek Yok
Ölçeklenebilir Uygulama

Tek Sınıflı SVM

Destek Vektör Makinesi Varyantı
Sınır Tabanlı Tespit
Karmaşık Desenler İçin Etkili
Çekirdek Hilesi Kullanımı
Yüksek Doğruluk Oranları

Oto Kodlayıcılar

Sinir Ağı Tabanlı
Yeniden Yapılandırma Hata Analizi
Derin Öğrenme Yaklaşımı
Özellik Çıkarma Yeteneği
Karmaşık Desen Öğrenmesi

DBSCAN (Yoğunluk Tabanlı Kümeleme)

Yoğunluk Tabanlı Yaklaşım
Gürültü Noktası Tespiti
Keyfi Şekil Kümeleri
Parametre Hassasiyeti
Ölçeklenebilirlik Zorlukları

Yerel Aykırı Değer Faktörü (LOF)

Yerel Yoğunluk Karşılaştırması
Bağlamsal Anormallik Tespiti
K-En Yakın Komşu Tabanlı
Yorumlanabilir Sonuçlar
Hesaplamalı yoğunluk

Ağ Anomalisi Tespiti
Ağ trafiğinde anormal davranış tespiti:
Trafik Analiz Teknikleri

Akış Tabanlı Analiz

NetFlow/IPFIX verileri
Trafik hacmi anomalileri
Bağlantı deseni analizi
Protokol dağılımı
Port tarama tespiti

Derin Paket İncelemesi

Yük analizi
Protokol anomali tespiti
İmza eşleştirme
Davranışsal analiz
Şifrelenmiş trafik analizi

Grafik Tabanlı Analiz

Ağ topolojisi modellemesi
Topluluk tespiti
Merkezilik analizi
Yol analizi
Zamansal grafik madenciliği

Yaygın Ağ Anomalileri

DDoS saldırı desenleri
Veri sızdırma girişimleri
Yanal hareket göstergeleri
C&C iletişimi
Sıfır gün istismarları
DNS tünellemesi
Kripto madenciliği faaliyetleri

Uygulama ve API Anomalisi Tespiti
Modern uygulama ortamlarında anomali tespiti:
API Güvenliği

İstek oranı anomalileri
Parametre kurcalama
Enjeksiyon girişimleri
Kimlik doğrulama atlamaları
İşletme Mantık İhlalleri

Web Uygulama Koruması

SQL Enjeksiyon Kalıpları
XSS Saldırı Tespiti
CSRF Girişimleri
Yol Geçişi
Oturum Ele Geçirme

Mikro Servis İzleme

Servis Ağı Analizi
Servisler Arası İletişim
Gecikme Anomalileri
Hata Oranlarındaki Ani Artışlar
Kaynak Tüketimi

Bulut ve Konteyner Anomali Tespiti
Bulut Tabanlı Ortamlar için Özel Yaklaşımlar:
Bulut İş Yükü Koruması

Kaynak Kullanım Anomalileri
Yapılandırma Kayması
Yetkisiz Erişim
Veri Taşıma Kalıpları
Maliyet Anomalileri

Konteyner Güvenliği

Çalışma Zamanı Davranış Analizi
Görüntü Güvenlik Açığı Taraması
Ağ Politikası İhlalleri
Kaynak Sınırı İhlalleri
Orkestrasyon Anomalileri

Sunucusuz İzleme

Fonksiyon Yürütme Kalıpları
Soğuk Başlatma Anomalileri
Zaman Aşımı Kalıpları
Bellek Kullanımlarındaki Ani Artışlar
Eşzamanlı Yürütme Sınırları

Zaman Serisi Anomali Tespiti
Zaman Serisi Veride Anomali Analizi:
Teknikler

İstatistiksel Yöntemler

Hareketli Ortalamalar
Üstel Düzeltme
Mevsimsel Ayrıştırma
Değişim Noktası Tespiti
Trend Analizi

Makine Öğrenmesi Yöntemleri

LSTM Ağları
Prophet Algoritması
Rastgele Ormanlar
Eğim Artırma
Topluluk Yöntemleri

Uygulamalar

Performans İzleme
Kapasite Planlama
Dolandırıcılık Tespiti
Öngörücü Bakım
İş Ölçümü Takibi

Gerçek Zamanlı ve Toplu İşleme
Anormal Tespit Yaklaşımları:
Gerçek Zamanlı Tespit

Akış İşleme Motorları (Kafka, Flink)
Düşük Gecikme Gereksinimleri
Kayan Pencere Analizi
Anında Uyarı
Sınırlı Tarihsel Bağlam

Toplu İşleme

Geçmiş Analizi
Karmaşık Alg

Sonuç

2025'te anomali tespiti, reaktif güvenlikten proaktif tehdide geçişin temel taşı. AI ve makine öğrenmesi teknolojilerinin entegrasyonu, daha önce tespit edilemeyen tehditlerin görünür hale gelmesini sağlıyor. UEBA, network analytics ve cloud-native monitoring çözümleri ile organizasyonlar, gelişen tehdit ortamında bir adım önde kalabiliyor. Başarılı anomali tespit stratejisi, doğru teknoloji seçimi, sürekli optimizasyon ve insan-makine işbirliğinin optimal dengesini gerektiriyor.