Geri Dön

Interusion detection system in software defined IoT network using deep lirning and genetic algorithm

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 796195
  2. Yazar: FOUAD TAHSEEN ABDULHAFEDH
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  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: 76

Özet

Yazılım Tanımlı Ağ Oluşturma veya kısaca SDN, dikey entegrasyon ihtiyacını ortadan kaldırarak geleneksel ağ oluşturmanın yerini alma potansiyeline sahip nispeten yeni bir fikirdir. Bu amacı, ağın kontrol mantığını altında bulunan anahtarlardan ve yönlendiricilerden izole ederek gerçekleştirir, böylece ağ kontrolünün mantıksal olarak merkezileştirilmesine ve ağı programlama yeteneğinin sağlanmasına izin verir. Yazılım tanımlı ağ oluşturma (SDN) daha esnek ağ yönetimi vaat etse bile, konuşlandırılmasına bir dizi ciddi güvenlik riski eşlik eder. Bu araştırmanın amacı, yazılım tanımlı ağ (SDN) ve Açık Akış protokolüne izinsiz giriş ve Dağıtılmış Hizmet Reddi (DDoS) saldırıları açısından bakmak ve saldırıları azaltmak için makine öğrenimine dayalı stratejiler geliştirmektir. bu tür saldırıların etkileri.]

Özet (Çeviri)

Software-Defined Networking, or SDN for short, is a relatively new idea that has the potential to supplant conventional networking by removing the need for vertical integration. It accomplishes this goal by isolating the control logic of the network from the switches and routers that lie beneath it, thus allowing for the logical centralization of network control and the provision of the ability to program the network. Even while software-defined networking (SDN) promises more flexible network management, its deployment is accompanied by a number of serious security risks. The goal of this research is to look at software-defined networking (SDN) and the Open Flow protocol from the point of view of intrusion and Distributed Denial of Service (DDoS) attacks, and to come up with strategies based on machine learning to reduce the effects of these kinds of attacks

Benzer Tezler

  1. Yazılım tanımlı ağlar ve nesnelerin interneti temelli akıllı şebekelerde anomali tespiti

    Anomaly detection in smart grids based on software-defined networks and the internet of things

    HİLAL YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSA BALTA

  2. Yazılım tanımlı ağlarda saldırı algılama ve kümeleme

    Intrusion detection and clustering in software defined

    ENES AÇIKGÖZOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDÜLKADİR ÇAKIR

  3. Yazılım tanımlı ağlar üzerinde makine öğrenimi kullanarak optimal özellik çiftlerini belirleme ve anomali tespiti

    Identifying optimal feature pairs and detecting anomalies using machine learning on software-defined networks

    ERMAN ÖZER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT İSKEFİYELİ

  4. Intrusion detection system in software definednetworks

    Yazılım tanımlı ağlarda saldırı tespit sistemi

    ABDULLAH ABDULWAKIL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA YILTAŞ KAPLAN

  5. Yazılım tanımlı ağlarda makine öğrenme temelli saldırı tespit sistemi

    Machine learning based intrusion detection system in software defined networks

    BİROL EMEKLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İHSAN HAKAN SELVİ