Improving vanets systems security against DDOS attacks by using machine-learning algorithm
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 828736
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMAD ILYAS
- 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: 63
Özet
Halihazırda geliştirilmekte olan hızlı ve devasa araç haberleşme sistemleri ile bir aracın kontrol edilip edilmediğini belirlemek için gelişmiş güvenlik için açık ve acil bir ihtiyaçtır. saldırıya uğradı. Bu nedenle, uygunsuz davranış tespit sistemi (MDS) adı verilen bir araç geliştirdik. Aracın harekete geçmesine yardımcı olmak ve olası zararları en aza indirmek için tasarlanmıştır. saldırganlar Araç iletişimini tehdit eden en tehlikeli saldırı biçimlerinden biri sistemler, dağıtılmış hizmet reddi (DDoS) saldırılarıdır. VANET'lerin güvenliğini artırmak Bu tür saldırılara karşı, artık çok sayıda araştırmacının üzerinde düşündüğü bir konu, son derece etkili güvenlik yetenekleri sağlamak, makine öğrenimi (ML) teknikleri uygulamalı. NSL-KDD veya KDD-CUP99 veri kümeleri, mevcut veri setinin büyük bir bölümünün temelini oluşturur. araştırma. Bu veri kümelerine yapılan saldırılar eskiydi. Bu nedenle, yeni bir veri seti kullandık. OMNeT++, Veins ve Sumo tarafından oluşturulmuştur. Bu simülasyon sırasında yedi farklı türde saldırı yoğunluğu gerçekleştirildi ve MDS sistemlerini değerlendirmek ve tahmin etmek için XGBoost sınıflandırıcısı kullanıldı. Bu XGBoost sınıflandırıcı için medyan F1 puanı %99,70'ti ve bu net bir değeri temsil ediyordu. Sentetik Azınlık Yüksek Örneklemesini kullandığımız başka bir makine öğrenimi yöntemine göre avantaj Veri kümelerini sınıf dengelemek için teknik (SMOTE).
Özet (Çeviri)
With the fast and huge vehicular communication systems currently being developed, there is a clear and urgent need for advanced security to determine whether a vehicle has been attacked. Therefore, we developed a tool called the misbehavior detection system (MDS), which is intended to help the vehicle take action and minimize any potential harm from attackers. One of the most dangerous forms of attacks that threaten vehicular communication systems is distributed denial of service (DDoS) attacks. Increasing the security of VANETs against such attacks is a topic that a large number of researchers are now considering, to provide highly effective security capabilities, machine learning (ML) techniques were applied. NSL-KDD or KDD-CUP99 datasets form the basis for the greater part of the current research. Attacks on these datasets were outdated. Therefore, we used a new dataset generated by OMNeT++, Veins, and Sumo. Seven different types of attack densities were conducted during this simulation, and the XGBoost classifier was used to evaluate and predict MDS systems. The median F1-score for this XGBoost classifier was 99.70%, which represented a clear advantage over another ML method, where we used the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) to class balance the datasets.
Benzer Tezler
- Araçlar arası geçici ağlarda veri yayma protokollerinin güvenlik açısından incelenmesi ve iyileştirilmesi
Investigation of safety related data dissemination protocols in vehicular ad hoc network
MOHAMMAD JAN HAİDARİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKİ YETGİN
- İşbirliğine dayalı ortam erişim kontrol protokolü tasarımı ve analizi
Cooperative medium access control protocol design and analysis
MUHAMMET ALİ KARABULUT
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HACI İLHAN
- Vanet sistemlerinde kullanılan iletişim protokollerinin analizi
Analysis of communication protocols used in vanet systems
ÖMÜR BENEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
- An accident detection system based on multipath routing protocol for VANET
VANET için çok yollu yönlendirme protokolü temelli kaza tespit sistemi
HAIDER DHEYAA ABDULJABBAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZKAN UFUK NALBANTOĞLU
- Araçlar için bir trafik ışık bilgilendirme sistemi tasarımı
A traffic lighting information system designing for vehicles
BEGÜM ÖZYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. SELÇUK PAKER