Geri Dön

ADS-B cihazlarına yapılan saldırıların yapay öğrenme ile tespiti

Classification of attacks on ADS-B devices with artificial learning

  1. Tez No: 838268
  2. Yazar: İBRAHİM MERAL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF BOZKAYA
  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: Türkçe
  9. Üniversite: Milli Savunma Üniversitesi
  10. Enstitü: Atatürk Stratejik Araştırmalar ve Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Siber Güvenlik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 59

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

  1. 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

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ

  2. Çok bantlı RF enerji hasadı

    Multi-band radio frequency energy harvesting

    AZİZ BURAK YALÇIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAksaray Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FİLİZ SARI

  3. Hava trafiği yönetimi için ADS-B sistemi uçuşverilerinin veri madenciliği yöntemleriyledeğerlendirilmesi

    ADS-B system for air traffic managementevaluation with efficiency methods

    MUHAMMET ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENGİN AVCI

  4. Implementation and comparison of different methods for the estimation of aircraft take-off weight based on ADS-B data

    ADS-B verilerine dayalı uçak kalkış ağırlığı tahmini için farklı yöntemlerin uygulanması ve karşılaştırılması

    KÜBRA ÇOLAK BİRGÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN ORHAN KAYA

  5. ADS-B radar transponder için yüksek kazançlı anten tasarımı

    High gain antenna design for ADS-B radar transponder

    MUSTAFA GÖKHAN TÜRER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHava Harp Okulu Komutanlığı

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA EMRE AYDEMİR