ADS-B cihazlarına yapılan saldırıların yapay öğrenme ile tespiti
Classification of attacks on ADS-B devices with artificial learning
- Tez No: 838268
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF BOZKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Siber saldırı, Sivil havacılık, Cyber attack, Civil aviation
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Milli Savunma Üniversitesi
- Enstitü: Atatürk Stratejik Araştırmalar ve Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Siber Güvenlik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Havayolu taşımacılığı başlangıcından itibaren hava araçlarının takibi, uçuşun emniyeti ve hava trafiğinin yönetimi için oldukça önemlidir. Hava taşıtlarının takibinde ise hava taşıtının konumumun bulunduğu alanı yöneten hava sahası işletmecileri, kurumları bulunmaktadır. Bu hava sahasını kontrol eden kurumlar hava taşıtlarını takip edebilmek için çeşitli sistemler kullanmaktadır. Bu sistemler bütününe ise Hava Trafik Yönetim Sistemleri denmektedir. Uçakları algılaması için kullanılan bir çok radar çeşidi bulunmaktadır. Bu radarların dışında hava taşıtlarının konumunu tespit etmek için ADS-B (Automatic Dependent Surveillance-Broadcast) cihazları kullanılmaktadır. ADS-B cihazları kurulumu ve maliyeti diğer radar sistemlerine göre daha ucuz olduğundan saldırganlar için daha çok tercih edilir. Bu tez kapsamında, ADS-B verisine yapılan saldırıların sınıflandırılması için hava taşıtı simülasyon araçları kullanılmıştır. Elde edilen simülasyon yayını dinlenip Java programlama dilinde geliştirilmiş olan test yazılımı kullanılarak ADS-B verisine dönüştürülmüştür. Sonrasında bu bozulmamış veri saldırı yapılmış bir veri setine dönüştürmüştür. Bu veri seti üzerinden ise Support Vector Machines, Decision Tree ve Naive Bayes makine öğrenme teknikleri Python programlama dili kullanılarak uygulanmıştır. Yapay öğrenme teknikleri çözüm modellemesi yapılırken, test oranlarına ve öğrenme tekniklerinin kendi içerisindeki tiplerine göre farklı değerler verilerek modellenmiştir. Elde edilen sonuçlar kıyaslanark en doğru tahminlemeyi İkili Karar Ağacı yapay öğrenme tekniğinde elde edildiği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
From the beginning of air transport, the follow-up of the relevant airline vehicles in this type of transport is very important for the safety of the flight and the management of air traffic. In the follow-up of aircraft, there are airspace operators and institutions that manage the area where the aircraft is located. The institutions that control this airspace use various systems to track their aircraft. All of these systems are called Air Traffic Management Systems. There are many types of radars used to detect aircraft. Apart from radars, ADS-B devices are used to detect the position of aircraft. ADS-B devices are more preferred by attackers as they are cheaper to install and cost than a regular radar. Within the scope of this thesis, he listened to the broadcast from Simulation Tool, which is the simulation tool for the classification of attacks on ADS-B data, and then converted the tool into a data set in which ADS-B data was attacked by using the ATCSIMTESTtest software developed in Java programming language. On this data set, Support Vector machines, Decision Tree and Naive Bayes machine learning techniques were applied using Python programming language. The variables used by these techniques were also given different values and the most accurate results were tried to be obtained. By making comparisons between these techniques in the study, it will also explain the most appropriate technique that can be used in the classification of attacks on the ADS-B device.
Benzer Tezler
- Design and implementation of a broadband impedance matching network using simplified real frequency technique matching 6.25 ohm output impedance of a high speed dac to 50 ohm
Bir hızlı DAC' ın çıkış katı için, SRFT yöntemi ile bir geniş band empedans eşleştirici ağı tasarımı ve gerçekleştirilmesi
HAMID YADEGAR AMIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ
- Self-organized network management model for next generation wireless heterogeneous systems
Yeni nesil kablosuz çoktürel sistemlerde kendini düzenleyen ağ yönetim modeli
ÖZGÜR UMUT AKGÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BERK CANBERK
- Yerel alan ağ yönetimi ve SNMP protokol uyumlu yeni bir kullanıcı analizi
Başlık çevirisi yok
ÖZGÜR ÇELİKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET BÜLENT ÖRENCİK
- Schwarzian türevlerine dayalı yeni kenar algılama yöntemleri ve MBB kenar süzgecinin geliştirilmesi
Novel edge detection methods based on Schwarzian derivatives and the development of the MBB edge filter
BÜŞRA KÖKSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU TUNGA
DR. ÖĞR. ÜYESİ RÜŞTÜ MURAT DEMİRER
- ICD (Iplantable cardioverter defibrillator) implante edilmiş olgularda mortalite belirleyicileri
Mortality predictors in ICD (implantable cardioverter defibrillator) implanted patients
EFE EDEM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
KardiyolojiDokuz Eylül ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR ASLAN