Otonom araçlara yönelik siber saldırıların tespiti için yapay zeka destekli saldırı tespit sisteminin geliştirilmesi
Development of an artificial intelligence supported intrusion detection system for detecting cyber attacks on autonomous vehicles
- Tez No: 884885
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH ERTAM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Adli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Adli Bilişim Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Teknolojinin gelişmesi, hayatın her alanında toplumların konfor ve refah seviyesini artırmaktadır. Bu gelişim, başta ulaşım olmak üzere çeşitli alanlarda karşımıza çıkmaktadır. Bu doğrultuda akıllı sistemlerin otomobillere entegrasyonuyla beraber otonom araçların yaygınlaşması sağlanmıştır. Otonom araçların kendi sistem ve ağlarına sahip olması, otonom araçlara yönelik yapılabilecek siber saldırıların da önünü açmıştır. Bu tür saldırıların genellikle üç amacı bulunmaktadır. Bunlar, sisteme sızarak sistem bileşenlerinin kontrolünü ele geçirmek, sistem ağına yük bindirerek sistemin yavaş çalışmasına sebebiyet vermek ve sistemin çökmesini sağlamaktır. Otonom araçlara yönelik siber saldırıların bu tür ciddi sonuçlarının olması, otonom araçların siber saldırılara karşı korunmasını sağlayacak güvenlik tedbirlerinin alınmasını zorunlu kılmıştır. Bu tez çalışmasında, akıllı araçların araç içi ağlarına yönelik gerçekleştirilen siber saldırıların makine öğrenmesi modelleri kullanılarak tespiti gerçekleştirilmiştir. Simülasyon ortamı oluşturularak siber saldırılar gerçekleştirilmiş ve veri seti oluşturulmuştur. Ardından veri seti, XGBoost, LightGBM, Rastgele Orman ve Karar ağaçları algoritmaları ile sınıflandırılarak performans karşılaştırmaları yapılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda en iyi doğruluk oranını %86.22 ile XGBoost verirken, en düşük doğruluk oranını ise %80.7 ile Karar Ağaçları algoritması vermiştir. Yapılan tez çalışmasının, akıllı araç güvenlik uzmanlarının siber tehditleri engelleme çalışmalarına katkıda bulunacağı ve akıllı araç siber güvenliği hakkındaki farkındalığı artıracağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
The development of technology increases the comfort and welfare of societies in every area of life. This development is encountered in various areas, especially transportation. In this direction, the widespread use of autonomous vehicles has accelerated with the integration of smart systems into automobiles. The fact that autonomous vehicles have their own systems and networks has also paved the way for cyber attacks that can be carried out against autonomous vehicles. Such attacks generally have three purposes. These are to infiltrate the system and take control of system components, to cause the system to work slowly by putting a load on the system network and to cause the system to crash. The serious consequences of cyber attacks against autonomous vehicles have necessitated the adoption of security measures that will protect autonomous vehicles against cyber attacks. In this thesis, the detection of cyber attacks on the in-vehicle networks of smart vehicles was carried out using machine learning models. Cyber attacks were carried out by creating a simulation environment and a data set was created. Then, the data set was classified with XGBoost, LightGBM, Random Forest and Decision Tree algorithms and performance comparisons were made. As a result of the experiments, XGBoost gave the best accuracy rate with %86.22, while the Decision Trees algorithm gave the lowest accuracy rate with %80.7. It is thought that the thesis study will contribute to the efforts of smart vehicle security experts to prevent cyber threats and increase awareness about smart vehicle cyber security.
Benzer Tezler
- Robotik sistemlerin güvenliğinin doğrulanması ve onaylanması
Verification and validation of robotic systems's security
YUNUS SABRİ KIRCA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET YAZICI
- İnsansız hava araçlarına yönelik siber tehditlerin yapay zeka destekli tespiti ve adli analizi
Artificial intelligence-assisted detection and forensic analysis of cyber threats to unmanned aerial vehicles
YUSUF AFŞİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiAdli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH ERTAM
- Çocuk premedikasyonunda haloperidol uygulanması
Başlık çevirisi yok
YÜKSEL ADALI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1988
Anestezi ve Reanimasyonİstanbul ÜniversitesiAnesteziyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BORA AYKAÇ
- Manisa Sipil Dağı şartlarında otonom tipi fotovoltayik sistem uygulamaları
Application of self dependant type photovoltaic system at spill mountain in Manisa
KUBİLAY ERKAYA
- Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyetin'de Merkez Bankacılığı ve parasal sorunlar
Başlık çevirisi yok
HAKKI EMRE