Geri Dön

Internet of thing (IoT) cyber security with machine learning

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 746267
  2. Yazar: ARSHAD MOHAMMED KHALEEL KHALEEL
  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: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Nesnelerin İnterneti'nin icadından bu yana, bağlı cihazların sayısı katlanarak arttı (IoT). Ağ operatörleri, IoT servis sağlayıcıları ve son kullanıcılar için bu genişleme daha fazla güvenlik sorunu yarattı. Çok çeşitli ve kısıtlı oldukları için IoT cihazları için güvenlik standartlarının uygulanması zordur. Nesnelerin İnterneti cihazları kullanılarak Büyük Dağıtılmış Hizmet Reddi saldırıları gerçekleştirilmiştir. Çekirdek ağda bir güvenlik bilinci kampanyası, hizmetleri mobil çekirdek ağlara erişen güvenli olmayan IoT cihazlarından korumanın tek pratik yoludur. Nesnelerin İnterneti'nde (IoT), bir insanın müdahalesi olmadan bir ağ üzerinden veri aktarabilen bir grup bağlı cihaz veya makine vardır. Teknolojide, bilgisayar nesnelerine gömülü sensörler ile yerel bir ağ veya internet arasındaki çok atlamalı kablosuz bağlantılar kullanılmaktadır. IoT cihazları, dünya çapında teknolojideki hızlı gelişmelerin bir sonucu olarak giderek daha popüler hale geldi. Elbette, IoT üreticileri fiyatını ve kullanılabilirliğini etkilemiştir, ancak sistemin kendisi yalnızca temel koruma sağlar ve kullanılabileceği çok çeşitli uygulamalar nedeniyle büyük ölçüde test edilmemiştir. Botnet algılama böylece ağ güvenliğinin bir bileşeni olarak önemini artırmıştır. Botnet saldırılarını tespit etmek için bu yazıda çeşitli yapay zeka hesaplamaları kullanıyoruz ve ardından yan kuruluşlara bakmak için en doğru ve kesin hesaplamayı kullanıyoruz.

Özet (Çeviri)

Since the invention of the Internet of Things, the number of connected devices has grown exponentially (IoT). For network operators, IoT service providers, and end-users, this expansion has created more security issues. Security standards for IoT devices are difficult to implement because they are so diverse and constrained. Massive Distributed Denial of Service attacks has been carried out using Internet of Things devices. A security awareness campaign in the core network is the only practical way to protect services from unsecured IoT devices that access mobile core networks. In the Internet of Things (IoT), there are a group of connected devices or machines that can transfer data across a network without the intervention of a human. Multi-hop wireless connections between sensors embedded in computer objects and a local network or the internet are used in the technology. IoT devices have become increasingly popular as a result of the rapid advancements in technology around the world. To be sure, IoT producers have influenced its price and availability, but the system itself provides only rudimentary safeguards and is largely untested due to the wide variety of applications it can be used for. Botnet detection has thus increased in importance as a component of network security. To detect botnet attacks, we employ a variety of AI calculations in this paper, and then use the most accurate and precise calculation to look at the subsidiaries.

Benzer Tezler

  1. Comparison of intrusion detection for the internet of things with machine and deep learning methods

    Makine ve derin öğrenme yöntemleri ile nesnelerin interneti için saldırı tespitinin karşılaştırılması

    SIHAM AMAROUCHE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEREM KÜÇÜK

  2. Android zararlı yazılım tespit sistemi

    Android malware detection system

    TÜLAY AVAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA NERGİS YOLAÇAN

  3. Iot and physical cyber security intrusion detection based on supervised machine learning

    Denetimli makine öğrenimine dayalı ıot ve fiziksel siber güvenlik saldırı tespiti

    ABDALLAH SUHAİB SULTAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. PINAR SARISARAY BÖLÜK

  4. Intrusion detection system in iot networks using machine learning

    Makine öğrenmeyi kullanarak ıot ağlarında sözleşme algılama sistemi

    ALHASAN KADHIM RESEN RESEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN

  5. Makine öğrenimini kullanarak IoT ağlarında saldırı tespiti

    Intrusion detection in IoT networks using machine learning

    HANAN ABU KWAIDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDİNÇ AVAROĞLU