Geri Dön

The possibility of using machine learning to extract the user actions from the mobile devices data

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 672328
  2. Yazar: HUDA ABDULWAHID ABBAS
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Modeli tasarım sürecinde eğitmek ve doğrulamak için kullanılan eğitim verilerine erişim olmadan herhangi bir makine öğrenimi modeli geliştirilemez. Bu tezin özel ilgi sorunu için etiketli bir kamu veri seti bulunmadığından, bu çalışmanın amaçlarından biri bu tür veri setlerini tekrarlanabilir ve genişletilebilir bir şekilde üretmek için bir araç yaratmaktır. Bu çalışmada, pasif bir saldırganın konumunu üstleniyor ve makine öğrenimini kullanarak belirli bir meta veri türünü (kullanıcı tarafından yalnızca tarafından oluşturulan şifrelenmiş trafikten yapılan uygulamadaki kullanıcı eylemlerinin türü) çıkarmak için kullanma olasılığını araştırıyoruz. mobil cihaz. kullanıcı eylemi algılama ve tanımlama sorununu sıfırdan başarıyla çözdük. Şifrelenmiş ağ trafiği akışlarında kullanıcı eylemlerini tespit etmek ve tanımlamak için, gerçek fiziksel cihazlar kullanarak sağlam, otomatikleştirilmiş veri üretimini sağlayan tam yığın bir araç seti geliştirdik. Araç setinin veri oluşturma kısmı, stokastik kullanıcı eylemi yürütme gibi özelliklerle gerçek kullanıcı etkileşimini simüle etmeye odaklanmıştır.

Özet (Çeviri)

Any machine learning model cannot be developed without an access to training data, which is used to train and validate the model during its design process. Since for the particular problem of interest of this thesis there is no labeled public dataset available, one of the goals of this work is to create a tool to generate such datasets in a reproducible and extensible manner. In this work, we assume the position of a passive attacker and investigate the possibility of using machine learning to extract a particular kind of metadata - the type of user actions in the application that were performed by the user solely from the encrypted traffic generated by the mobile device. we successfully tackled the user action detection and identification problem from the ground up. We developed a full-stack toolkit for detecting and identifying user actions in encrypted network traffic streams, which takes care of robust, automated data generation using real physical devices. The data generation part of the toolkit is focused on simulating real user interaction with features like stochastic user action execution.

Benzer Tezler

  1. Kullanıcı destek sistemlerinde yardım biletlerinin otomatik sınıflandırılması

    Automatic classification of help tickets in user support systems

    MÜCAHİT ALTINTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ

  2. Application of various machine learning approaches to estimate liquefaction risk

    Çeşitli özdevimli öğrenme tekniklerinin sıvılaşma riskinin tahmin edilmesinde uygulanması

    AMIN SHOARI NEJAD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    İnşaat MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FAZLI EROL GÜLER

    PROF. DR. MELTEM SEBA ÖZTURAN

  3. Yüksek boyutlu model gösterilimi yöntemi ile dijital mamogramlarda meme kanseri tanısı

    Breast cancer diagnosis in digital mammograms using high dimensional model representation

    KÜBRA KARACAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU TUNGA

  4. Derin öğrenme ile uydu görüntülerinde hedef tespiti

    Target detection in satellite images using deep learning

    VAZIRKHAN TARVERDIYEV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  5. Yüz tanıma tekniğine dayalı yoklama sistemi geliştirilmesi

    Development of an attendance registration system based on face recognition technique

    AHMED B SALEM SALAMH

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM AKYÜZ