Classification of traffic and IoT devices through artificial neural network and feature selection
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 796674
- 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: 52
Özet
Günümüzde yayılan teknolojinin genişlemesiyle, cihazlar son derece yaygın hale geldi. internete bağlanıldı. İnternete bağlı cihazların günlük kullanımından çok fazla veri toplanır. İnternet. Cihazların internete bağlanması, onları önemli veri kaynakları haline getirir. en çok IoT verilerinin önemli özelliği, bolluğu ve büyük boyutlarıdır ve Bu verilere dayalı teknik sistemler oluşturmak için, bu veriler çalışma kolaylığı için sınıflandırılmalı ve analiz. Yakın ara bağlantı ve birbirine bağlı ağlar, trafiği bol miktarda dağıtılmış hale getirir IoT cihazlarının verileri içinde. AI algoritmaları ve araçları, verileri analiz etmek ve sınıflandırmak için kullanılabilir ve Nesnelerin İnterneti için verilerin durumu hakkında ayrıntılı raporlar sağlar. Yapay sinir ağları başta olmak üzere çok sayıda sinir ağının sağlanması seçim yapmayı zorlaştırıyor. özellikleri ve önemli verileri bilmek, sınıflandıran gizli iç içe geçmiş katmanları kullanarak çok kolay bir iştir. verileri ve özelliklerini seçin. Çoğu cihaz için gerçek verilerle eğitilmiş bir sinir ağı sınıflandırma amacıyla internete bağlı olarak kullanılmıştır. Sistem ile çalıştırıldı Bu alanda sunulan çalışmaların çoğuna kıyasla yüksek doğruluk. Önerdiğimiz çalışma şu şekilde olabilir: çıkarmak için yapay sinir ağlarını kullanmak için önemli bir işlevsel araç olarak kabul edilir ve IoT verilerinin özelliklerini sınıflandırmak
Özet (Çeviri)
With the expansion of technology spread at the present time, devices have become highly connected to the Internet. A lot of data is collected from the daily use of devices connected to the Internet. The connection of devices to the Internet makes them important sources of data. The most important characteristic of IoT data is its abundance and its large sizes, and for the purpose of building technical systems based on that data, these data should be classified for ease of study and analysis. Close interconnection and interconnected networks make traffic abundantly distributed within the data of IoT devices. AI algorithms and tools can be used to analyze and classify data and provide detailed reports on the state of data for the Internet of Things. Providing a lot of neural networks, especially the artificial neural network, makes choosing features and knowing important data a very easy job by using hidden nested layers that classify the data and choose its features. A neural network trained on real data for most of the devices connected to the Internet was used for the purpose of classification. The system was operated with high accuracy compared to most of the studies presented in this field. Our proposed study can be considered as an important functional tool for using artificial neural networks to extract and classify the features of IoT data
Benzer Tezler
- Classification of traffic and IoT devices through artificial neural network and feature selection
Yapay sinir ağı üzerinden trafik ve IoT cihazlarının sınıflandırılması ve özellik seçimi
MOHAMMED RASIM M SALM MOHAMEDSALM
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Assist. prof. Dr. AYCA KURNAZ
- IoT cihazlarının sınıflandırılması ve IoT trafik analizine karşı mahremiyet-fayda dengesinin iyileştirilmesi
Classification of IoT devices and enhancing privacy-utility trade-off against IoT traffic analysis
AHMET EMRE ERGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜ CAN
- Detection and analysis of cyber-attacks on IoT network devices
IoT ağ cihazlarındaki siber saldırıların tespiti ve analizi
BASHIR ZAK ADAMU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiAdli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH ERTAM
- Detection and classification in nternet of thingnetworks using macine learning techniques
Başlık çevirisi yok
ANMAR ABDULRAZZAQ QASİM AL-RUBAYE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Artificial neural network based dynamic forecaster selection in joint forecasting-scheduling for the internet of things
Nesnelerin interneti için bütünleşik tahmin çizelgelemede yapay sinir ağı tabanlı dinamik tahminleyici seçimi
ERDEM ÇAKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VOLKAN RODOPLU
PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ