New method based optimized machine learning techniques for attack detection in iots
Iots'de saldırı tespiti için yeni yöntem tabanlı optimize makine öğrenme teknikleri
- Tez No: 799865
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- 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: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Bilgisayar güvenliği, veriler veya bilgiler elektronik ortamda saklanırken ve taşınırken verileri veya bilgileri yetkisiz erişime karşı korumak için güvenli bir bilgi işleme platformu oluşturmaya yönelik herhangi bir çabadır. Bunun için duruma göre uyarlanmış bir güvenlik politikasının tanımlanması ve uygulanması gerekmektedir. Ağ yönetimi, ağa bağlı bilgisayarların ve kullanıcıların güvenliğinin sağlanması açısından önemli bir konudur. Büyük ve birbirinden uzak birçok yönetim alanına sahip olabilen kurumsal ağlarda, güvenli ve yüksek performanslı ağ bağlantısına sahip bilgisayar altyapıları kullanılmaktadır. Bu ağ yapılarında kullanılan cihazlarda donanım ve/veya yazılım kaynaklı arızalar oluşabilmekte ve bunun sonucunda ağ performansı düşebilmektedir. Bu makalede yapılan çalışma sonucunda IoT ortamındaki saldırıları tespit etmek için uygulanan KNN tabanlı Gridsearch ve Fuzzy Clustering. Bulanık Kümeleme, etkilenmeyen özellikleri girdi verilerinden kaldırmada büyük rol oynuyor. İkinci aşamada seçilen özellikler normal ve anormal olarak sınıflandırılır. Gridsearch, seçilen en iyi yapı parametreleriyle KNN'nin performansını artırmak için uygulandı. Daha sonra model, literatürde sunulan çalışmalardan uygun olan% 99.84 doğruluk sundu.
Özet (Çeviri)
Computer security is any effort to create a secure information processing platform to protect data or information from unauthorized access while data or information is stored and transported on electronic media. For this, it is necessary to define and implement a security policy adapted to the situation. Network management is an important issue in terms of ensuring the security of computers and users connected to the network. Computer infrastructures with secure and high-performance network connection are used in corporate networks, which can have many management areas located in large and far from each other. Hardware and/or software-related malfunctions may occur in the devices used in these network structures, and as a result, network performance may decrease. As a result of the study carried out in this article KNN based Gridsearch and Fuzzy Clustering applied to detect attacks in the IoTs environment. the Fuzzy Clustering plying great role in remove unaffected features from input data. In the second stage, the selected features are classified to the labels normal and abnormal. The Gridsearch applied to enhance the performance of the KNN by selected best structure parameters. Then, the model presented 99.84% accuracy which is suitable from studies presented in literature.
Benzer Tezler
- Artificial intelligence based detection schemes for secure wireless communication
Güvenli telsiz iletişimin sağlanmasına yönelik yapay zeka tabanlı sınıflandırma metotları
SELEN GEÇGEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
- Veri merkezleri için makine öğrenmesi temelli izleme sistemi tasarımı
Machine learning based monitoring system design for data centers
METEHAN HAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH SEVİN
- Intrusion detection system for IoT application based on supervised learning
Gözetimli öğrenmeye dayalı nesnelerin interneti uygulamaları için girişim tespit sistemi
SHARAFAL-DEEN ABDULKADHUM ABBAS OBAID
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH ABDU İBRAHİM
- Enhancing security level of industrial internet of things devices based on botnet detection and feature selection
Endüstriyel nesnelerin interneti cihazlarının güvenlik seviyesinin botnet tespiti ve özellik seçimi tabanlı geliştirilmesi
WEAM HUSHAM ABDULWAHHAB AL JABBARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN HÜSEYİN BALIK
ASSOC. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
- Anomaly detection in ınternet of medical things using deep learning
Anomaly detect ionin internet of medical things using deep learning
AYŞE BETÜL BÜKEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN