Nesnelerin interneti ekosisteminde yapay zeka tabanlı saldırı tespit sistemi geliştirilmesi
Developing an artificial intelligence based intrusion detection system on internet of things ecosystem
- Tez No: 605321
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR CAN TURNA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Nesnelerin interneti, Siber güvenlik, Yapay zeka, Internet of things, Cyber security, Artificial intelligence
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sayıları, çeşitleri ve kullanım alanları hızla artmakta olan akıllı cihazlar saldırganlar için ciddi bir hedef haline gelmiştir. Kullanım alanlarına bağlı olarak maruz kaldıkları saldırının tehlikesi de çok ciddi boyutlara erişebilecek olan akıllı cihazlar için üretim aşamasında artırılması gereken güvenlik önlemlerine ek olarak üretim sonrasında da güncel, tespit edilmemiş saldırıları engellemenin yolları araştırılmak zorundadır. Günümüzde; bilinmeyen, güncel saldırıları tespit etmek için makine öğrenmesi, bulanık mantık, yapay sinir ağları gibi yapay zeka alanlarına başvurulmaktadır. Güncel teknoloji eğilimleri arasında yer alan nesnelerin interneti, yapay zeka ve siber güvenlik konularının bir arada araştırılmasını gerektiren bu tezin amacı; nesnelerin interneti ekosisteminde yer alan akıllı cihazların güvenliğini sağlayabilmek için bu cihazlara yönelik siber saldırıların tespit edilmesini sağlayabilecek yapay zeka uygulamalarının kullanılacağı anomali tabanlı bir saldırı tespit sisteminin geliştirilmesidir.
Özet (Çeviri)
With their rapidly increasing numbers, varieties and applications, smart devices have become a serious target for attackers. Depending on their usage area, the danger of the attack may also be very serious for smart devices. Therefore, in addition to the security measures that need to be increased during the production phase for these devices; ways to prevent current, undetected attacks after production have to be investigated. Nowadays to detect unknown, current attacks, artificial intelligence areas such as machine learning, fuzzy logic, artificial neural networks are used widely. The aim of this thesis that need to investigate the Internet of Things, Artificial Intelligence and Cyber Security issues which are among the current technology trends; is to develop an Anomaly-based Intrusion Detection System in which artificial intelligence applications can be used to detect cyber attacks against smart devices in IoT ecosystems in order to ensure security of these devices.
Benzer Tezler
- Antenna and frequency selective surface design for 3.1 GHZ detect and avoid radar system on unmanned aerial vehicle
İnsansız hava aracında 3.1 GHZ tespit ve kaçınma radar sistemi için anten ve frekans seçici yüzey tasarımı
MOHAMMAD HAROON AZAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- IoMT ağlar için yapay zeka tabanlı yeni bir saldırı tespit sistemi
A new intrusion detection system for an iomt network based on artificial intelligence
YOUSIF HOSAIN DAKHIL AL-BEHADILI
- Akıllı limanlarda siber güvenlik risklerinin mekânsal ve sistematik analizi
Spatial and multi-method analysis of cybersecurity risks in smart ports
ZÜHAL ÖZYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
İstanbul Teknik ÜniversitesiDenizcilik Çalışmaları Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
Yükleniyor...
- Tedarik zincirinde blokzinciri ve yeni teknoloji uygulamaları
Blockchain and new technology applications in supply chain
MUSTAFA EROĞLU
- Dijital dönüşüm sürecinde akıllı kentleşme yapay zeka ve nesnelerin interneti (IOT) entegrasyonu üzerine bir model önerisi
Smart urbanization in the digital transformation process: A model proposal on the integration of artificial intelligence and the internet of things (IOT)
TALHA AYDIN