Geri Dön

Intrusion detection in iot network using datamining and feature selection

Veri madenleme ve özellik seçimi kullanarak ıot ağında saldırı tespiti

  1. Tez No: 799334
  2. Yazar: HASAN HAMEED RADHI AL-QARAGHULI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 80

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

  1. Intrusion detection system in IoT networks using deep learning classification

    Başlık çevirisi yok

    OMAR ABDULWAHHAB ABED AL-SUMAIDAEE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GALİP GANSEVER

  2. Comparison of various algorithm for intrusion detection in data mining

    Veri madenciliğinde intrüzyon algılama için çeşitli algoritminin karşılaştırılması

    HASAN M.HUSSEIN M.ALI NASSRULLAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

  3. Makine öğrenimini kullanarak IoT ağlarında saldırı tespiti

    Intrusion detection in IoT networks using machine learning

    HANAN ABU KWAIDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDİNÇ AVAROĞLU

  4. Intrusion detection in IoT SDN network using machine learning

    Başlık çevirisi yok

    SAMER ALBENAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ ATA

  5. Çoğunluk oylama yaklaşımıyla özellik seçimi yaparak nesnelerin internetinde (IOT) saldırı tespitinin gerçekleştirilmesi

    Performing intrusion detection in internet of things (IOT) by feature selection with majority voting approach

    HUSSEIN SHEET AHMED AHMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT YÜCEL