Network anomaly detection in cloud and IoT using fuzzy logic
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 826424
- Danışmanlar: PROF. DR. GALİP CANSEVER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMİL ÖZ
- 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
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Teknik ÜniversitesiFen Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CAHİT PERKGÖZ
- Intrusion detection system using machine learning
Makine öğrenimini kullanarak saldırı tespit sistemi
HAYDER HASAN ABDULHADI ALBARAMANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiSiber Güvenlik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OKAN YASAR
- Sıfır güven ağ erişim mimarisinde anomali tespiti
Anomaly state detection in zero trust network
ABBAS BULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM
DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜNYAMİN CİYLAN