A new software defined network (SDN) in IoTs based deep learning techniques
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 729281
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Çalışmada, IoT'lerde derin öğrenme tekniklerini kullanan yeni bir SDN kullanılıyor. İlk aşamada, DBN, kötü amaçlı yazılımın etkili özelliklerini çıkarmak için giriş verilerine uygulandı. DBN, bu çalışmada yalnızca iki RBM'den oluşur, bu giriş özelliklerinin boyutuna bağlıdır. DBN tarafından çıkarılan özniteliklere sınıflandırıcı olarak uygulanan sığ sinir ağı. Kötü amaçlı yazılımı tespit etmek için sığ sinir ağını uyguladık ve elde edilen sonuçları DBN tabanlı sığ sinir ağı ile karşılaştırdık. DBN tabanlı sığ sinir ağı, sığ sinir ağından daha iyi sonuçlar verdi. Son olarak, önerilen yöntem, bulut bilişimde DDoS'u tespit etmek için sunulan birkaç makale ile karşılaştırılmıştır. DBN'nin performansını optimize etmek için uygulanan grid arama algoritması, önceki araştırmalarla karşılaştırıldığında dikkat çekici sonuçlar verdi.
Özet (Çeviri)
In the study, a new SDN in IoTs using deep learning techniques is used. In the first stage, the DBN applied to the input data to extract effective features of malware. The DBN consist of several RBM in this study only two RBM applied this depend on the size of input features. The shallow neural network applied as classifiers to the extracted features by the DBN. We applied the shallow neural network to detect the malware and the obtained results compared with DBN based shallow neural network. The DBN based shallow neural network presented best results than shallow neural network. Finally, the proposed method compared with several papers presented to detect DDoS in cloud computing. The grid search algorithm applied for optimize the performance of the DBN and presented remarkable results when compared with previous research.
Benzer Tezler
- A new software defined networks (SDN) in IoTs based deep learning techniques
Başlık çevirisi yok
OSAMAH RIDHA JAWAD AL HWAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HÜSEYİN BALIK
- A new software defined networks (SDN) in IoTs based optimized machine learning techniques
IoT tabanlı optimize makine öğrenimi tekniklerinde yeni yazılım tanımlı ağlar (SDN)
LAITH RIYADH KARKAZ ALMOHAMADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Blokzincir ve akıllı sözleşmelerkullanılarak yeni bir güvenliktasarımının ıot için uygulanması
Implementing a new security design for iot usingblockchain and smart contracts
EMRE KARAKOÇ
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CELAL ÇEKEN
- Investigating the benefits of the SDN approach to it departments in comparison to the traditional approach
Geleneksel yaklaşımla karşılaştırıldığında, YTA yaklaşımının BT departmanlarına yararlarının araştırılması
KEMAL YAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR TOLGA PUSATLI
- Detection of ddos attacks based on entropy-pca in SDN
SDN'de entropi-pca'ya dayalı ddos saldırılarının tespiti
HASEN HADI SADIQ AL-MOMIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM