A new framework for intrusion detection in iots using hybrid machine learning techniques
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 798345
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- 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: 68
Özet
Ağ güvenliği, bilgisayar ağlarının vazgeçilmez bir parçasıdır. Ağ güvenliği, verileri güvence altına almak ve saldırıları azaltmak için protokoller, teknolojiler, cihazlar, araçlar ve teknikler kullanır. Ağ güvenlik çözümleri 1960'larda ortaya çıkmaya başlasa da, kompakt çözümler 2000'lerin başına kadar piyasada görünmedi. Ağ güvenliği, bilgisayar korsanları nedeniyle gelişmek zorunda kaldı. Nasıl doktorlar mevcut hastalıkları tedavi ederken yeni bir hastalığın ortaya çıkmasını önlemek için yöntemler ve ilaçlar geliştirmek zorundaysa, ağ güvenliği uzmanları da olası saldırıları en aza indirmek için çalışırlar. İş sürekliliği, iyileştirme için başka bir nedendir. Sunulan yöntem, birkaç veri kümesi kullanan geleneksel DBN modeliyle karşılaştırıldı. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin diğer tekniklere göre en iyi sonuçları verdiğini göstermektedir. Öte yandan, önerilen yöntem literatürle de karşılaştırıldı ve önerilen yöntemin %99,93 doğrulukla bu çalışmalara göre en iyi doğruluğu sunduğunu gösterdi.
Özet (Çeviri)
Network security is an indispensable part of computer networks. Network security uses protocols, technologies, devices, tools and techniques to secure data and reduce attacks. Although network security solutions began to emerge in the 1960s, compact solutions did not appear on the market until the early 2000s. Network security had to evolve because of hackers. Just as doctors have to develop methods and drugs to prevent a new disease from appearing while treating existing diseases, network security experts also work to minimize possible attacks. Business continuity is another reason for improvement. The presented method compared with traditional DBN model using several datasets. The experimental results show that the proposed method presented best results than other techniques. On the other hand, the proposed method also compared with literature and show that the proposed method presented best accuracy than these studies with 99.93% accuracy.
Benzer Tezler
- New automatic (IDS) in IoTs with artificial intelligence techniques
Başlık çevirisi yok
ALAA FIRAS JASIM JASIM
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- A Framework for distributed intrusion detection systems
Dağıtık saldırı tespit sistemleri için mimari tasarım önerisi
ÜMİT ÖZTOSUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ALTAN KOÇYİĞİT
- Mil-Std 1553 tabanlı sistemler için yeni bir saldırı tespiti yaklaşımı
A new intrusion detection approach for Mil-Std 1553 based systems
YUNUS EMRE ÇİLOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞERİF BAHTİYAR
- Siber güvenlik analizi için yeni bir siber saldırı simülatörü geliştirilmesi
Design and implementation of a new cyber attack simulator for cyber security analysis
ŞAHİN KARA
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ZENGİN
- 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