Intrusion detection in iot network using datamining and feature selection
Veri madenleme ve özellik seçimi kullanarak ıot ağında saldırı tespiti
- Tez No: 799334
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Nesnelerin İnterneti veya kısaca IoT, internet üzerinden veri toplamak ve dağıtmak için gerekli teknik yeteneklerle donatılmış herhangi bir fiziksel şeyi ifade eder. Nesnelerin İnterneti (IoT) ile bağlantılı güvenlik sorunlarının hızla artması ve IoT cihazlarının ev ortamlarında hızla yayılması nedeniyle bireyler kendilerini siber saldırı riskiyle karşı karşıya bırakıyor. Bu cihazların sınırlı güç ve işleme yetenekleri nedeniyle, bunun için Nesnelerin İnterneti cihazları için bir güvenlik çözümü tasarlamak zor olabilir, bağlantılı nesneleri içeren geçmiş saldırılarla ilgilenmek ve aynı zamanda yeni saldırıları önleyebilmek gerekir. saldırı türleri. Dolayısıyla bu tez, kayıp teyakkuz sistemlerinde kesin bilgilerin kurtarılması için gerçek izleme tekniklerinin kullanımında ve mükemmel sonuçlar elde etmek için çeşitli teknik öğrenmeyle karşılaştırmalı olarak, bağlantılı nesnelerdeki izinsiz giriş türlerinin sayısını tespit edebilen bir çözüm önermektedir. Algılama yetenekleri
Özet (Çeviri)
The Internet of Things, or IoT for short, refers to any physical thing that has been equipped with the required technical capabilities to collect and distribute data through the internet. Individuals are placing themselves at risk of cyberattacks due to the fast-expanding number of security issues connected with the Internet of Things (IoT) and the rapid spread of IoT devices in household contexts. Due to the limited power and processing capabilities of these devices, it may be challenging to design a security solution for Internet of Things devices for this, it is necessary to take an interest in past attacks involving connected objects but also to be able to prevent new types of attacks. This thesis therefore proposes a solution capable of detecting numbers of types of intrusions in connected objects, in use of realizes techniques of tracing for recovery of precise information in loss systems of vigilance and in comparison, with various technical learning to achieve excellent results. Detection capabilities
Benzer Tezler
- Kablosuz yerel alan ağlarında saldırıların tespit edilmesi ve analizi
Intrusion detection and analysis in wireless local area networks
MERVE ÖZKAN OKAY
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REFİK SAMET
- Intrusion detection system in IoT networks using deep learning classification
Başlık çevirisi yok
OMAR ABDULWAHHAB ABED AL-SUMAIDAEE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP GANSEVER
- Computer aided design of lumped and distributed broadband matching and filtering networks
Başlık çevirisi yok
ADNAN KÖKSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVZAT YILDIRIM
- Fransız tarağında tiftik çalışması ve kempi azaltma olanaklarının araştırılması
Başlık çevirisi yok
ABDÜLKADİR BİLİŞİK
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HİLMİ ADNAN GÜRCAN
- Hayriye (Kayseri) nefelin-siyenit intrüzyonunun petrografik ve jeokimyasal incelenmesi
Petrographical and geochemical investigation of Hayriye (Kasyseri) nepheline-syenite intrusion
H.MUSTAFA ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Jeoloji MühendisliğiAnkara ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAVUZ ERKAN