Intrusion detection system in IOT networks using SVM PSO classification
IOT ağlarında SVM PSO sınıflandırması kullanarak saldırı tespit sistemi
- Tez No: 799846
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. ABDULLAHİ ABDU IBRAHIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: IDS, IOT, YSA, CNN, DDOS, DOS
- 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: 82
Özet
Bir bilgisayar ağında bir saldırının tespiti Şirketler, ağlarına izinsiz girişleri önlemek için bir saldırı tespit cihazı veya Saldırı Tespit Sistemi (IDS) kullanır. Bu, geleneksel güvenlik duvarlarına ek olarak gelir ve trafiği analiz etmekten ve ağdaki anormal görünen etkinlikleri belirlemekten sorumludur. Bir anormallik tespit edildiğinde, alınacak önlemlere karar verecek olan bir ağ yöneticisi bilgilendirilir. Bu projenin genel amacı, saldırı tespit sistemlerini üretken saldırılara karşı güçlendirmek için bir yöntem tasarlamaktır. Saldırı girişimlerini meydana gelir gelmez tespit etmek, genel olarak bu tür cihazların güvenliğini artırmada önemli bir ilk adımdır. Bunu yapmak için, sadece birbirine bağlı öğeler kullanılarak yapılan önceki saldırıların farkında olunması değil, aynı zamanda gelecekteki saldırılardan da kaçınılabilmesi gerekir. İzlenen sistemler hakkında kesin bilgi toplamak için gelişmiş izleme yöntemleri ve mükemmel algılama yetenekleri sağlamak için çeşitli makine öğrenimi yaklaşımları kullanan bu çözüm tarafından algılanabilecek bağlantılı cihazlarda çok çeşitli saldırılar vardır.
Özet (Çeviri)
Detection of an attack in a computer network In order to prevent intrusions into their networks, companies use an intrusion detection device, or Intrusion Detection System (IDS). This comes in addition to traditional firewalls, and is responsible for analyzing traffic and identifying activities on the network that seem abnormal. Once an anomaly has been detected, a network administrator is notified, who then decides on the measures to be taken. The overall objective of this project is to design a method for strengthening intrusion detection systems against generative attacks Detecting attack attempts as soon as they occur is an important first step in enhancing the security of these types of gadgets overall. In order to do this, one must not only be aware of previous assaults using interconnected items but also be able to avoid future ones. There are a wide range of incursions on linked devices that may be detected by this solution, which uses sophisticated trace methods to gather exact information about the monitored systems and a variety of machine learning approaches to provide great detection capabilities.
Benzer Tezler
- Intrusion detection system in IoT networks using SVM-PSO classification
Başlık çevirisi yok
SHAHAD ABDULJABBAR MOHAMMED AL-RUBAYE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP CANSEVER
- Intrusion detection in IoT SDN network using machine learning
Başlık çevirisi yok
SAMER ALBENAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ ATA
- Intrusion detection in IoT networks using feature selection and SVM classification
Başlık çevirisi yok
MARYAM ALI HUSSEIN AL-BALHAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP CANSEVER
- Makine öğrenme yöntemleri kullanılarak saldırı tespiti
Intrusion detection using machine learning methods
FIRAT KILINÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAN EYÜPOĞLU
- Intrusion detection system in iot networks using machine learning
Makine öğrenmeyi kullanarak ıot ağlarında sözleşme algılama sistemi
ALHASAN KADHIM RESEN RESEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN