Geri Dön

A new software defined network (SDN) in IoTs based deep learning techniques

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 729281
  2. Yazar: AHMED HUSSEIN IBRAHEM ALAJDAH
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Yazılım tanımlı ağlar, İnanç ağı, Deep learning, Software defined networks, Belief network
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. A new software defined networks (SDN) in IoTs based deep learning techniques

    Başlık çevirisi yok

    OSAMAH RIDHA JAWAD AL HWAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HÜSEYİN BALIK

  2. Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi

    Başlık çevirisi yok

    MERİH BAYRAM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM

  3. Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi

    Başlık çevirisi yok

    NACİYE TÜRKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  4. Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi

    Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters

    İBRAHİM TAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE