Cyber security and healthcare an evolving understanding of risk
Siber güvenlik ve sağlık gelişen bir risk anlayışı
- Tez No: 799336
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- 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: 79
Özet
Günümüz dünyasında teknoloji, insanların günlük yaşamlarından iş dünyasına, kamu ve ulusal güvenliğin sağlık sektörüne kadar tüm alanları kapsayan bir şekilde hayatımıza girmiştir. Bir ülkenin siber dünyasının temel direklerini oluşturan bireyler, özel sektör ve kamu hastaneleri, kullandıkları teknolojiler aracılığıyla kişisel, hasta ve kritik verilerini siber ortama aktarmaktadır. Teknolojinin gelişmesi ve hayatımıza girmesi sonucunda yaşamımıza dair kritik veriler, ulusal güvenlik ve milyonlarca lira saldırılara açık olarak dünya siber uzayında dolaşabilmektedir. Bu çalışmada, tıbbi uygulamalardaki veri sunucularımız, depolarımız ve uygulamalarımızda saldırıları tespit etmek ve zarar verici eylemleri önlemek için siber güvenlik tabanlı yeni çerçeve geliştirilmiştir. DDoS saldırılarıyla ilgili çeşitli veri kümeleri, doğrulamak için siber güvenlik saldırıları uygulaması olarak sunulur. önerilen yöntem. Daha sonra, önerilen çerçeve çeşitli çalışmalarla karşılaştırıldı Bu alanda sunulan ve sunulan çalışmanın %98.62 doğrulukla en iyisi olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In today's world, technology has entered our lives, from the daily lives of people to the business world, including all areas exactly the health sector of public and national security. Individuals, private and public sectors hospitals, who form the pillars of a nation's cyberspace, transfer their personal, patients, and critical data to cyberspace through the technologies they use. As a result of the development of technology and its penetration into our lives, critical data concerning national security and millions of liras can circulate in the world's cyberspace openly to attacks. In this study, new cybersecurity-based framework developed to detect attacks and prevent damaging actions in our data servers, storages, and applications in medical applications. Several datasets related to DDoS attacks are presented as cybersecurity attacks application to validate the proposed method. In the then, the proposed framework compared with several studies presented in this field and show that the presented study is best with 98.62% accuracy.
Benzer Tezler
- Saldırı Tespit Sistemlerinde Makine Öğrenimi Tekniklerinin Kullanımı ve Analizi
Analysis and Use of Machine Learning Techniques in Intrusion Detection Systems
BERKSU ERTUĞRUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA ARDA
- Nesnelerin interneti uygulamalarının güvenliği için hafif sıklet kriptografik algoritmaların analizi ve güvenli akıllı bir platform uygulaması
Analysis of lightweight cryptographic algorithms for iot security and implementation of a secure smart platform
FÜSUN YAVUZER ASLAN
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHARREM TOLGA SAKALLI
- Iot and physical cyber security intrusion detection based on supervised machine learning
Denetimli makine öğrenimine dayalı ıot ve fiziksel siber güvenlik saldırı tespiti
ABDALLAH SUHAİB SULTAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PINAR SARISARAY BÖLÜK
- On telehealthcare in cyber security
Başlık çevirisi yok
MOHAMMAD REHAN ALİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiSiber Güvenlik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURHAN PEKTAŞ
- Yoğun bakım hastalarının mortalite ve hastanede kalma sürelerinin derin öğrenme yöntemleri ile tahmini
Prediction of mortality and length of stay of icu patients with deep learning
BATUHAN BARDAK
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET TAN