Ağ teknolojilerindeki hızlı gelişmeler ve ağlar üzerinde aktarılan verilerin miktarı ve kapsamı her geçen gün artmaktadır. Bu duruma bağlı olarak siber tehdit ve saldırıların yoğunluğu ve karmaşıklığı da genişlemektedir. Sürekli artan ağ yoğunluğu, siber güvenlik uzmanlarının ağdaki her hareketi izlemesini zorlaştırıyor. Daha sık ve karmaşık siber saldırılar, ağ olaylarındaki anormalliklerin tespitini ve tanımlanmasını daha karmaşık hale getiriyor. Makine öğrenimi, siber saldırıların algılanmasını otomatikleştirmek ve saldırı türlerini hızlı bir şekilde tahmin etmek ve analiz etmek için çeşitli araçlar ve teknikler sunmaktadır. Bu çalışma, siber saldırıları tespit etmek için makine öğrenimi algoritmaları ile log kayıtlarını kullanmayı amaçlamaktadır. Saldırıları tespit etmek için kullanılan makine öğrenimi yöntemlerine yönelik yaklaşımları tartışmaktadır. Veri madenciliği yöntemleri kullanılarak web loglarının 3 aşamada analizi yapılmıştır. Birinci aşamada genel istatistiksel analiz, ikinci aşamada web robotlarının isteklerinin temizlenmesiyle sadece kullanıcılara ait logların analizi ve son aşamada da saldırı tespit edilmesine yönelik analiz yapılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, sistem bant genişliğinin daha verimli kullanılması ve olası siber saldırıların önceden tahmin edilerek önlenmesi hedeflenmektedir.