Geri Dön

Security in autonomous vehicles: analysis of vulnerabilities in car systems for detection and mitigation of corresponding cyber-attacks

Otonom araçlarda güvenlık: ilgılı sıber saldırıların tespıtı ve azaltılması ıçın araç sıstemlerındekı güvenlık açıklarının analızı

  1. Tez No: 1010721
  2. Yazar: ENGY AYMAN SALAHELDEEN ABDELSALAM HASSAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. ŞAFAK DURUKAN ODABAŞI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Siber Güvenlik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bağlantılı ve otonom araçlar (CAV'lar), yüksek bağlantı düzeyi ve karmaşık yazılım mimarileri nedeniyle siber güvenlik risklerine daha açık hale geliyor. Bu tez, takviyeli öğrenmeyi kullanan bir saldırı grafiği çerçevesinde uyarlanabilir savunmacılara karşı olasılıksal koşullar altında saldırgan davranışını modellemeyi amaçlamaktadır. Saldırı grafiğinin yapısı, yedi bağımsız savunucuyla birlikte saldırı yüzeylerini, yararlanma yollarını ve saldırı hedeflerini temsil eder. Açgözlü saldırı buluşsal yöntemi, başarı oranları ve atfedilen ödüller gibi ölçümleri ölçen birden fazla deneyde Q-öğrenen saldırganla karşılaştırma yapmak için bir kıyaslama noktası olarak kullanılır. Bloklama etkinliği ve saldırıya maruz kalma, hücum oyuncularının hedefe ulaşma kabiliyetini azaltma konusunda defans oyuncularının performanslarını değerlendirmek için ölçüm olarak kullanılıyor. Sonuçlar, Q-öğrenen saldırganın performans açısından Greedy'den daha iyi performans gösterdiğini, savunmacıların ise farklı etkililiğe sahip olduğunu gösterdi. CAV'lerdeki siber güvenlik risklerinin davranış odaklı saldırı grafikleri kullanılarak analiz edilmesinin, statik tehdit modellerine göre daha gerçekçi bir şekilde gerçekleştirilebileceği bulgularla ortaya konuldu.

Özet (Çeviri)

Due to their high level of connectivity and complex software architecture, connected and autonomous vehicles (CAVs) are becoming more prone to cybersecurity risks. This thesis aims to model attacker behavior under probabilistic conditions against adaptive defenders in an attack graph framework that utilizes reinforcement learning. The attack graph's structure represents attack surfaces, exploitation paths and attack targets, coupled with seven independent defenders. A Greedy attack heuristic is used as a benchmark for comparison against a Q-learning attacker across multiple experiments that measure metrics like success rates and attributed rewards. Blocking effectiveness and attack exposure are used as metrics for evaluating the defenders' performances in lowering goal reachability for the attackers. The results showed that the Q-learning attacker outperformed the Greedy in terms of performance, while the defenders had varying efficacy. It was demonstrated through the findings that analyzing cybersecurity risks in CAVs using behavior-aware attack graphs can be conducted more realistically than using static threat models.

Benzer Tezler

  1. A situational awareness framework for connected autonomous vehicles

    Bağlantılı otonom araçlar için durum farkındalık sistemi

    DERYANUR TEZCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL

  2. İNSANSIZ MAYIN AVLAMA ARACI SEÇİM KRİTERLERİNİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ VE ÖRNEK BİR UYGULAMA

    EVALUATION OF SELECTION CRITERIA FOR UNMANNED MINE DETECTION VEHICLES USING MULTI-CRITERIA DECISION-MAKING METHODS AND AN APPLICATION

    BARTU GÜNERİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Denizcilik Çalışmaları Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. TUBA KEÇECİ

  3. Elektrikli araçların ve şarj istasyonlarının iş sağlığıve güvenliği açısından değerlendirilmesi

    Assessment of electric vehicles and charging stations from an occupational health and safety perspective

    EMRAH BEŞİKTAŞLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAmasya Üniversitesi

    İş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET YURTÇU

  4. Otonom araç sistemlerinde siber güvenlik analizi: Tehditler, riskler ve koruma yöntemleri

    Cyber security analysis in autonomous vehicle systems: Threats, risks, and protection methods

    MUHAMMED NAZAR ABDULGADER OSMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Gelişim Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KENAN ŞENTÜRK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN GÖNEN

  5. A survey: Cyber security in connected and automated vehicles

    Bağlantılı ve otonom araçlarda siber güvenlik çalışması

    AYŞEGÜL KANDEFER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TANKUT ACARMAN