Geri Dön

Classification of traffic and IoT devices through artificial neural network and feature selection

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 796674
  2. Yazar: AHMED THAMER HAMEED HAMEED
  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: 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

  1. 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

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    Assist. prof. Dr. AYCA KURNAZ

  2. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜ CAN

  3. Detection and analysis of cyber-attacks on IoT network devices

    IoT ağ cihazlarındaki siber saldırıların tespiti ve analizi

    BASHIR ZAK ADAMU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Adli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH ERTAM

  4. Detection and classification in nternet of thingnetworks using macine learning techniques

    Başlık çevirisi yok

    ANMAR ABDULRAZZAQ QASİM AL-RUBAYE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN

  5. 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

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VOLKAN RODOPLU

    PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ