Geri Dön

An efficient computer network management system based machine learning techniques

Verimli bir bilgisayar ağ yönetim sistemi tabanlı makine öğrenme teknikleri

  1. Tez No: 844849
  2. Yazar: MOHAMMED NAYYEF HUSSEIN HUSSEIN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET SARIKAHYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Gedik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
  13. 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

  1. Anomaly detection scenarios in cyber-physical systems

    Siber-fiziksel sistemlerde anomali tespit senaryoları

    AYŞE SAYIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. MEHMET TAHİR SANDIKKAYA

  2. Short term electricity load forecasting with deep learning

    Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini

    İBRAHİM YAZICI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  3. 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

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR

  4. İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti

    Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems

    REFİK KİBAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR

  5. Derin öğrenme ile modülasyon sınıflandırması

    Modulation classification with deep learning

    SELÇUK BALSÜZEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MESUT KARTAL