Interusion detection system in software defined IoT network using deep lirning and genetic algorithm
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 796195
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- 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: 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
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSA BALTA
- Yazılım tanımlı ağlarda saldırı algılama ve kümeleme
Intrusion detection and clustering in software defined
ENES AÇIKGÖZOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜLKADİR ÇAKIR
- 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
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT İSKEFİYELİ
- Intrusion detection system in software definednetworks
Yazılım tanımlı ağlarda saldırı tespit sistemi
ABDULLAH ABDULWAKIL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA YILTAŞ KAPLAN
- Yazılım tanımlı ağlarda makine öğrenme temelli saldırı tespit sistemi
Machine learning based intrusion detection system in software defined networks
BİROL EMEKLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İHSAN HAKAN SELVİ