Akıllı araçlar için bulanık mantık temelli siber güvenlik risk modeli
Fuzzy based cyber security risk model for smart car
- Tez No: 626407
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Kazalar, Computer Engineering and Computer Science and Control, Accidents
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 129
Özet
Siber güvenlik zafiyetleri çok sayıda akıllı sistemde artarak görünmeye devam etmektedir. Akıllı sistemlerin bir alt şubesi sayılabilecek, akıllı araçlar ise neredeyse tekerlek üzerindeki yazılımlara dönüşmüşlerdir. Araçlarda çalışan kod satırı sayısını ve siber fiziksel sistemlerin artması, beraberinde atak yüzeyinin artmasını da getirmiştir. 1990'lı yıllardan sonra üretilen araçların neredeyse tamamı akıllı araç sınıfına girmektedir. Akıllı araçlardaki siber zafiyetlerin tespit ve değerlendirilmesi için yeterli yöntem bulunmamaktadır. Başka bir zorluk ise, siber riskler genellikle arşivlenmesidir. İstatistiksel verinin az olduğu durumlarda uzmanlardan alınan görüşlerinin değerlendirilmesi daha uygun olabilmektedir. Bu tezde akıllı araçlar için, aralıklı tip-2 bulanık mantık temelli siber güvenlik risklerin değerlendirilmesi için bir model önerilmektedir. Model CORAS adı verilen şekilsel risk ilişki tekniğinin üzerine, her bir olayın olma olasılığının uzmanlardan aralıklı olarak alınan olasılık değerlerini nihai bir değere yakınsayan bir teknik olarak geliştirilmiştir. Tekniğin temelinde bir akıllı araçta istenmeyen nihai olayın gerçekleşmesine giden alt olaylar kabaca modellenmiş, CORAS tekniği ile birbirleri arasındaki ilişkiler belirlenmiştir. Daha sonra birbirini takip eden olayların, nihai olaya varan olasılıkları hesaplanabilir hale gelmiştir. Risk haritası önce sentetik değerlerle denenmiş daha sonra uzman görüşlerine dayanarak toplanan bilgiler, yeni türetilen bu yöntemde uygulanarak test edilmiştir. Sonuç olarak; risk hesaplamasını yapabilmek için, hesaplanacak istenen istenmeyen olayın oluşma olasılığı değerlerine ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
Cyber security vulnerabilities continue to increase in many intelligent systems. Smart vehicles which can be considered as a sub-branch of smart systems, have become almost software on a wheel. The number of lines of code running on vehicles and the increase in cyber-physical systems have brought an increase in attack surface. Almost all of the vehicles produced after the 1990s can be classified as smart vehicles. There are not much method to detect and evaluate cyber vulnerabilities and risks in smart vehicles. Another challenge is that cyber risks are often not archived. In cases where statistical data are scarce, it may be more appropriate to evaluate the opinions of experts. In this thesis, we propose a model for smart cars to calculate the cyber security risks based on interval type-2 fuzzy sets. The model was developed on the formal risk relationship technique called CORAS, a technique that converges the probability values of the probability of each event occurring as intervals from experts to a nearest final value. Based on the technique, the sub-events leading to the undesired event occurring in smart cars are roughly modeled. Then, the fuzzy probabilities of several events to the final event became computable. The given risk map was first tested with synthetic values and then the information gathered on the basis of expert opinions was tested using this newly derived method. Finally, it became possible to calculate the probability of the occurance of the unwanted incident specified to calculate the risk value as in input.
Benzer Tezler
- Fuzzy traffic signal control in vehicular ad hoc networks
Tasarsız araç ağlarında bulanık trafik sinyal kontrolü
MUNTASER ABDULWAHED SALMAN
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH VEHBİ ÇELEBİ
PROF. DR. SUAT ÖZDEMİR
- Elektrikli araç şarj istasyonlarının akıllı şebekelerde bulanık mantık yöntemiyle optimizasyonu ve dağıtım şebekesine entegrasyonu
Optimization of electric vehicle charging stations in smart grids with fuzzy logic and integration into the distribution network
EBRU APAYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBatman ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET RIDA TÜR
- Fabrikalardaki otonom taşıyıcı araçlar için veri odaklı anomali tespiti
Data driven anomaly detection for autonomous transport vehicles in factories
ÖZLEM ÖRNEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET YAZICI
- An intelligent overtaking assistant for autonomous racing cars
Otonom yarış araçları için bir akıllı sollama asistanı
ERSİN ARMAĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Differential flatness-based fuzzy controller design for aggressive maneuvering of quadcopters
Çok rotorlu hava araçlarının agresif manevra kontrolü için diferansiyel düzlük tabanlı bulanık kontrolör tasarımı
ÇAĞRI GÜZAY
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR