Classification of normal and abnormal activity in SCADA system using multi-kernel SVM
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 728253
- Danışmanlar: PROF. DR. OĞUZ BAYAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
SCADA systems or supervision, control and data acquisition systems for its acronym in English, can be defined in simple terms as networks of controllers and computers that are created in order to remotely control and monitor all types of industrial processes In this paper we propose a feature extraction method that extracts the features of normal activity on SCADA, and abnormal activity in order to feed a classification system, the classification scheme that classifies the activity into normal and abnormal in accordance with the data provided by the feature extraction phase.
Özet (Çeviri)
SCADA sistemleri veya İngilizce kısaltması için denetim, kontrol ve veri toplama sistemleri, basit terimlerle her türlü endüstriyel işlemi uzaktan kontrol etmek ve izlemek için oluşturulan kontrolör ve bilgisayar ağları olarak tanımlanabilir. SCADA üzerindeki normal aktivitenin özelliklerini ve bir sınıflandırma sistemini beslemek için anormal aktiviteyi çıkaran ekstraksiyon yöntemi, özellik çıkarma aşamasının sağladığı verilere göre aktiviteyi normal ve anormal olarak sınıflandıran sınıflandırma şeması.
Benzer Tezler
- Intrusion detection system in Scada network using machine learning
Scada'da saldırı tespit sistemi makine öğrenimini kullanarak ağ
HADEEL ALI KADHIM AL-QARAGHULLEE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHİ ABDU IBRAHIM
- İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti
Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems
REFİK KİBAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK
DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR
- İlk trimester spontan abortus materyallerinde sitogenetik ve elektron mikroskobik analizler
Başlık çevirisi yok
SEVİLHAN ARTAN
- Heartbeat recognition using extreme learning machine
Aşırı öğrenme makınesı kullanan kalp ses tanıma
AYA JOUBI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMA KAYHAN
- Otomatik aritmi dedeksiyonu
Başlık çevirisi yok
GÜNNUR ALANYALI
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MEHMET KORÜREK