Geri Dön

Kablosuz algılayıcı ağlarda yeni bir hibrit saldırı tespit sisteminin geliştirilmesi

Development of a new hybrid intrusion detection system in wireless sensor networks

  1. Tez No: 713586
  2. Yazar: HAMZA ELBAHADIR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EBUBEKİR ERDEM
  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: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Donanım Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 120

Özet

Kablosuz algılayıcı ağlar (KAA); fiziksel ortamlardaki sıcaklık, basınç, titreşim, hız gibi değişkenleri algılamak ve sonuçlar üretmek için günümüzde birçok alanda kullanılmaktadır. Söz konusu ağlar, kritik ve hayati öneme sahip askeri, istihbari, sağlık ve doğal afetler gibi veri güvenliğin sağlanmasının önem arz ettiği alanlarda da kullanılmaktadır. Bununla birlikte KAA'lar, geleneksel ağlardan farklı alt yapı özelliklerine ve donanım kısıtlarına sahip olduğundan dolayı, bu ağlara yönelik etkili güvenlik önlemlerinin alınması elzemdir. Gelişen teknoloji ve değişen şartlar ile birlikte KAA'lara yönelik güvenlik önlemleri geliştirilmiştir. Saldırı tespit sistemleri, KAA güvenliğini sağlamak için geliştirilen etkili güvenlik çözümlerinden biri olmakla birlikte, günümüz şartlarında, STS'ler için önerilen algılama metotlarının, güvenliği sağlamak için tek başlarına yeterli olmayışı ve mevcut çalışmaların büyük bir kısmında güncelliğini yitirmiş veri kümelerinin kullanılması, KAA güvenliği için etkili ve güncel bir STS modeli ortaya konmasını gerekli kılmıştır. Bu tezde, STS'ler için önerilen algılama metotlarının hibrit olarak kullanıldığı bir model geliştirilmiş; modelde, KAA'ların kaynak kısıtlarına binaen, veri madenciliğine dayalı ön işleme adımları uygulanmıştır. Önerilen yaklaşımda, normal ve saldırı trafiğinin ayırt edilebilmesi için makine öğrenme algoritmaları kullanılmış, ağın eğitimi için en güncel veri kümesi referans alınmıştır. Benzetim sonuçları, önerilen modelin KAA'lar için kullanılabilecek performans ve güvenilirlikte olduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Wireless sensor networks (WSNs) are used in many areas today to detect variables such as temperature, pressure, vibration, speed in physical environments and to produce results. These networks are also used in critical and vital areas such as military, intelligence, health and natural disasters, where data security is important. However, since WSNs have different infrastructure features and hardware constraints than traditional networks, it is essential to take effective security measures for these networks. With the developing technology and changing conditions, security measures have been developed for WSNs. One of the effective security mechanisms recommended for WSNs is intrusion detection system (IDS). However, in today's conditions, the detection methods recommended for IDSs are not sufficient on their own to ensure security and the use of outdated data sets in most of the existing studies has necessitated an effective and up-to-date IDS model for WSN security. In this thesis, a model has been developed in which the proposed detection methods for WSNs are used as hybrids. In the model, due to resource constraints of WSNs, preprocessing steps based on data mining were applied. In the proposed approach, machine learning algorithms are used to distinguish between normal and attack traffic, and the most up-to-date data set are taken as reference for training the network. The simulation results have shown that the proposed model has the performance and reliability that can be used for WSNs.

Benzer Tezler

  1. Kablosuz algılayıcı ağlarda yönlendirme problemi için yapay arı koloni algoritmasının kullanımı

    The use of artificial bee colony algorithm for routing problem in wireless sensor networks

    ELNUR HAKHVERDIYEV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP KARAGÖL

  2. An efficient energy scheme for hybrid clustering wireless sensor networks

    Hibrit kümelenme kablosuz algılayıcı ağları için verimli enerji programı

    AHMED M. SALEEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SİBEL TARIYAN ÖZYER

  3. Kablosuz algılayıcı ağlarda en kısa yol algoritmalarının incelenmesi

    Network lifetime optimization in wireless sensor networks

    NIJAT ALIYEV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mühendislik BilimleriOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP KARAGÖL

  4. Secure and coordinated beamforming in 5G and beyond systems using deep neural networks

    5G ve ötesi sistemlerde derin sinir ağları kullanarak güvenli ve koordineli hüzmeleme

    UTKU ÖZMAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET AKİF YAZICI

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH DEMİRKOL

  5. A new buffer management solution to improve the performance of mac layer in wireless sensor networks

    Kablosuz algılayıcı ağlarda oek katmanının performansını iyileştirmek için yeni bir arabellek yönetim çözümü

    DERVİŞ AYGÖR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH VEHBİ ÇELEBİ