Internet of thing (IoT) cyber security with machine learning
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 746267
- 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: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEREM KÜÇÜK
- Nesnelerin interneti cihazları için makine öğrenmesi yöntemleriyle saldırı tespit sisteminin geliştirilmesi
Development of intrusion detection system with machine learning methods for internet of things devices
HASAN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURAK ÖZBEY
- Novel cyber security approaches using deep learning methods for ıot solutions
Iot çözümleri için derin öğrenme yöntemlerini kullanan yeni siber güvenlik yaklaşimlari
MUHAMMAD MUHAMMAD INUWA
Doktora
İngilizce
2025
Bilim ve TeknolojiFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RESUL DAŞ
- Gemi siber güvenlik dinamiklerinin belirlenmesi ve köprüüstü seyir ekipmanlari özelinde siber güvenlik risk değerlendirme uygulamalari
Determination of ship cyber security dynamics and cyber security risk assessment applications specifically for bridge navigation equipment
BÜNYAMİN GÜNEŞ
Doktora
Türkçe
2025
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PELİN BOLAT
- Android zararlı yazılım tespit sistemi
Android malware detection system
TÜLAY AVAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA NERGİS YOLAÇAN