Geri Dön

Network anomaly detection in cloud and IoT using fuzzy logic

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 826424
  2. Yazar: SUSAN ISMAEL ABDULWAHHAB AL-HADEETHI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GALİP CANSEVER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 96

Özet

Nesnelerin İnterneti (IoT), tüm fiziksel nesnelere İnternet üzerinde sanal bir varlık kazandırmayı amaçlayan yeni bir teknolojidir. IoT'nin arkasındaki ana fikir, elektronik bileşenleri, yazılımı, sensörleri, aktüatörleri ve ağ bağlantısını birleştirerek fiziksel nesnelere zeka vermektir. Dolayısıyla, Nesnelerin İnterneti, İnternet aracılığıyla veri toplayabilen ve paylaşabilen bu akıllı öğelerin bir ağı olarak karakterize edilebilir. Sonuç olarak, bu tez, izlenen sistemler hakkında kesin bilgi toplamak için güçlü izleme teknikleri kullanan ve üstün algılama yetenekleri elde etmek için çeşitli makine öğrenimi (ML) tekniklerini karşılaştıran, bağlı nesneler üzerindeki çok çeşitli izinsiz girişleri algılayabilen bir çözüm önermektedir.

Özet (Çeviri)

The Internet of Things (IoT) is a new technology that seeks to give all physical objects a virtual presence on the Internet. The primary idea behind IoT is to give physical objects intelligence by incorporating electronic components, software, sensors, actuators, and network connectivity. Hence, the Internet of Things can be characterized as a network of these smart items that can collect and share data via the Internet. As a result, this thesis proposes a solution capable of detecting a wide range of intrusions on connected objects, employing powerful tracing techniques to collect precise information on the monitored systems and comparing various machine learning (ML) techniques to achieve superior detection capabilities.

Benzer Tezler

  1. Makina öğrenmesile biyometrik sahtekarlığa ve ağ anormallik tespitine dayalı saldırı tespiti

    Intrusion detection based on biometric spoofing and network anomaly detection with machine learning algorithms

    SAJAD EINY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMİL ÖZ

  2. A semi supervised classification based approach using autoencoders for intrusion detection system

    Autoencoder kullanan yarı denetimli sınıflandırma tabanlı saldırı tespit sistemi

    AHMAD HAMDI ALATTAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Teknik Üniversitesi

    Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CAHİT PERKGÖZ

  3. Intrusion detection system using machine learning

    Makine öğrenimini kullanarak saldırı tespit sistemi

    HAYDER HASAN ABDULHADI ALBARAMANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. OKAN YASAR

  4. Sıfır güven ağ erişim mimarisinde anomali tespiti

    Anomaly state detection in zero trust network

    ABBAS BULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM

    DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN

  5. İleri seviye izleme ve makine öğrenmesi ile mikroservis mimarilerinde anomali tespiti

    Anomaly detection in microscervices architectures with advanced monitoring and machine learning

    BURAK ÇAYIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜNYAMİN CİYLAN