Geri Dön

Iot based smart metering system in smart homes

Akıllı evlerde ıot tabanlı akıllı ölçüm sistemi

  1. Tez No: 871034
  2. Yazar: MOHAMMED HAMID MOHAMMED MOHAMMED
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
  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: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

İnsanlığın büyümesine yardımcı olmak için yeni teknolojiler geliştirilse bile, güvenlik sistemleri, başkalarının verilerini çalmak veya bunlara zarar vermek isteyenler tarafından istismar edilebilecek zayıf noktalara sahiptir. Tipik bir güvenlik sorununa örnek olarak, kırılması çok kolay veya kullanıcıların hatırlaması için çok basit olan cihazlar için şifrelerin kullanılması verilebilir. Botnet'ler, kötü niyetli aktörler tarafından kullanılan bir taktiktir; komutları yürütmek için kullanılabilecek, güvenliği ihlal edilmiş aygıt ağlarıdır. Botnet'ler, saldırıya uğramış bilgi işlem cihazlarının ağlarıdır. Doğrudan bir sonuç olarak, Nesnelerin İnterneti'nin (IoT) güvenliği ile ilgili sorunlar ele alınmalıdır. Buna göre, 2020 yılına kadar 26 milyar Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazı internete bağlı olabilir. Bu nedenle, Nesnelerin İnterneti'nin güvenliğini (IoT) korumak için çözümler geliştirmek çok önemlidir. Birçok ağ ayarında, izinsiz giriş tespit sistemleri, ağ güvenliği için ilk savunma hattı görevi görür. Bu çalışma alanında, tehlikeli davranış örneklerini belirlemek için denetimli makine öğrenimini kullanan [8] ve [9] dahil olmak üzere çeşitli çalışmalar yapılmıştır. [8] ve [9] Bu tür sistemlerde, veritabanlarını etiketleme süreci, hem hesaplama hem de insan kaynakları için büyük bir yatırım gerektirir. Adım 1 olarak da bilinen veri kümesi hazırlama aşaması sırasında, bu tekniğin algoritması, benzerlik derecelerine göre azalan düzende düzenlemek için veri kümelerinin niteliklerine dayalı olarak özellikler seçer. Bu prosedür, özellik seçimi olarak bilinir. DoS, R2L, U2R ve sondalama, IDS testi için oluşturulan KDD CUP 99(KDD) veri setinde yer alan dört saldırı türü arasındadır. Her TCP bağlantısına özgü 41 KDD özelliği vardır. Bu özellikler üç gruba ayrılabilir: trafik özellikleri, temel özellikler ve içerik özellikleri. KDD, saldırı tespit veri madenciliği ve makine öğrenimi araştırmaları gerektiren durumlarda sıklıkla kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Even while new technologies are being developed to aid in the growth of humanity, their security systems still have weaknesses that might be exploited by those who want to steal or damage the data of others. An example of a typical security issue is the usage of passwords for devices that are either too easy to crack or too simple for users to remember. Botnets are a tactic used by malicious actors; they are networks of compromised devices that may be used to execute commands. Botnets are networks of hacked computing devices. As a direct result, issues about the security of the Internet of Things (IoT) must be addressed. According to, there might be as many as 26 billion Internet of Things (IoT) devices linked to the internet by the year 2020. Therefore, it is crucial to develop solutions for safeguarding the Internet of Things' security (IoT). In many network settings, intrusion detection systems serve as the first line of defense for network security. Several studies have been undertaken in this field of study, including [8] and [9], which use supervised machine learning to identify instances of hazardous behavior. [8] and [9] In these sorts of systems, the process of tagging databases demands a large investment of both computational and human resources. During the dataset preparation phase, also known as step 1, this technique's algorithm picks features based on the qualities of the data sets in order to organize them in decreasing order of their degree of similarity. This procedure is known as feature selection. DoS, R2L, U2R, and probing are among the four types of attacks that are included in the KDD CUP 99(KDD) dataset, which was created for testing IDS. There are 41 KDD features that are unique to every TCP connection. These characteristics may be categorized into three groups: traffic features, fundamental features, and content features. KDD has been used often in situations requiring intrusion detection data mining and machine learning investigations.

Benzer Tezler

  1. Dynamic energy price determination for blockchain based smart microgrids with renewable sources

    Yenilenebilir kaynaklar içeren akıllı mikro şebekeler için blok zincir tabanlı dinamik enerji fiyat belirlenmesi

    ATİLLA MAMİŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEŞE YALÇIN

  2. Load balancing enhancements to the routing protocol for low power and lossy networks in the internet of things

    Nesnelerin interneti için düşük güç kullanan kayıplı ağlarda yönlendirme protokolüne yönelik yük dengeleme iyileştimeleri

    HIRA NOOR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NAİL AKAR

  3. IoT based smart greenhouse monitoring and control system with early flood detection

    Başlık çevirisi yok

    SARMAD MOHAMMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM

  4. An IoT based smart irrigation recommendation system

    Yeni bir IoT tabanlı akıllı sulama sistemi

    WASEEM ALGBURI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ZENGİN

  5. Attitudes of citizens towards IoT-based smart city applications and use: development of an adoption model using structural equation modeling

    Kent sakinlerinin IoT tabanlı akıllı şehir uygulamalarına ve bu uygulamaların kullanımına karşı tutumu: yapısal eşitlik modeli kullanarak bir kabul modeli geliştirilmesi

    FIRAT BEŞTEPE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVGİ ÖZKAN YILDIRIM