An efficient computer network management system based machine learning techniques
Verimli bir bilgisayar ağ yönetim sistemi tabanlı makine öğrenme teknikleri
- Tez No: 844849
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET SARIKAHYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Gedik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Kimlik doğrulama prosedürünü yayarak potansiyel zayıf noktaların sayısını azaltarak ağı daha güvenli hale getirir. Kimlik doğrulama verilerinin doğrulanmasını ve denetlenmesini kolaylaştıran, blockchain'in değişmezliği ve şeffaflığı ek bir koruma sağlar. Açık avantajlara ve vaatlere rağmen, Nesnelerin İnterneti için blockchain kullanıcı kimliği henüz başlangıç aşamasındadır ve bir takım engellerle karşı karşıyadır. Ölçeklenebilirlik, birlikte çalışabilirlik, gizlilik ve mevcut IoT altyapısıyla uyumluluk, aşılması gereken zorluklardan sadece birkaçıdır. Bu araştırmanın amacı, Nesnelerin İnterneti (IoT) sistemlerinde kullanıcı kimlik doğrulamasını geliştirmek amacıyla bu sorunlara uygulanabilir bir blockchain tabanlı çözüm sunmaktı. Bu çalışmanın genel amacı, Blockchain teknolojisinin Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarında güvenli ve etkili bir kullanıcı kimlik doğrulama yöntemi olarak uygulanabilirliğini incelemektir. Araştırmanın bu bağlamda ulaşmayı amaçladığı kesin hedefler şunlardır: Mevcut Durumun Analizi: Kapsamlı bir literatür ve teknoloji değerlendirmesi yoluyla Nesnelerin İnterneti'nde kullanıcı tanımlamaya yönelik mevcut durumu, sorunları ve mevcut çözümlerin sınırlarını belirleyin. Blockchain'in Fizibilite Analizi: Bu çalışmanın amacı, avantajlarını, dezavantajlarını, beklentilerini ve risklerini analiz ederek IoT sistemlerinde kullanıcı tanımlama için blockchain teknolojisinin kullanılmasının uygulanabilirliğini araştırmaktır. Blockchain Tabanlı Kimlik Doğrulama için Sistem Tasarımında Dikkat Edilecek Hususlar Nesnelerin İnterneti için keşfettiğimiz sorunları çözen ve blockchain teknolojisinden en iyi şekilde yararlanan son teknoloji blockchain tabanlı kullanıcı tanımlama çözümü oluşturmak.
Özet (Çeviri)
It spreads out the authentication procedure, making the network more secure by reducing the number of potential weak spots. An additional safeguard is provided by blockchain's immutability and transparency, which makes it simple to verify and audit authentication data. Despite the clear upsides and promise, blockchain user identification for the Internet of Things is still in its infancy and faces a number of obstacles. Scalability, interoperability, privacy, and compatibility with current IoT infrastructure are just a few of the challenges that must be overcome. The purpose of this research was to provide a workable blockchain-based solution to these problems with the objective of improving user authentication in Internet of Things (IoT) systems. The overarching goal of this study is to examine blockchain technology's viability as a safe and effective user authentication method in Internet of Things (IoT) devices. The following are the precise goals that the research aims to achieve in this regard: Analyzing the Present Scene: Identify the present state, problems, and limits of existing solutions for user identification in the Internet of Things via a thorough literature and technology assessment. Feasibility Analysis of the Blockchain: The purpose of this study is to explore the viability of using blockchain technology for user identification in IoT systems by analyzing its advantages, disadvantages, prospects, and risks. System Design Considerations for Blockchain-Based Authentication To create a cutting-edge blockchain-based user identification solution for the Internet of Things that solves the problems we've discovered and makes the most of blockchain technology.
Benzer Tezler
- Anomaly detection scenarios in cyber-physical systems
Siber-fiziksel sistemlerde anomali tespit senaryoları
AYŞE SAYIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. MEHMET TAHİR SANDIKKAYA
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Decision support system for a football team management by using machine learning techniques
Makine öğrenmesi teknikleri ile bir futbol takımı yönetimi için karar destek sistemi
MUSTAFA AADEL MASHJAL AL-ASADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR
- İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti
Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems
REFİK KİBAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK
DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR
- Derin öğrenme ile modülasyon sınıflandırması
Modulation classification with deep learning
SELÇUK BALSÜZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL