Nesnelerin interneti cihazları için makine öğrenmesi yöntemleriyle saldırı tespit sisteminin geliştirilmesi
Development of intrusion detection system with machine learning methods for internet of things devices
- Tez No: 919205
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BURAK ÖZBEY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Saldırı tespit sistemi (IDS), Yapay zeka ve makine öğrenmesi dersi, Intrusion detection system (IDS), Artificial intelligence and machine learning course
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Nesnelerin interneti (IoT), birbirleriyle ve insanlarla etkileşim kurarak veri alışverişi yapan cihazlardan oluşan bir ekosistem olarak tanımlanabilir. IoT cihazları, geniş kullanım alanlarına sahip olmakla birlikte, zayıf güvenlik önlemleri nedeniyle siber saldırılara karşı savunmasızdır. Bu durum, IoT sistemlerinin güvenliğini sağlamak için yeni yöntemlerin geliştirilmesini gerekli hale getirmektedir. Bu tezde, IoT cihazlarına yönelik siber saldırıların tespit edilmesi amacıyla makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı incelenmiştir. IoT ağlarındaki tehditlerin etkin bir şekilde tespit edilmesinde, makine öğrenmesi tekniklerinin çözüm sunduğu düşünülmektedir. Çalışmada, IoT cihazlarına yönelik çeşitli saldırı türlerinin tespitine yönelik bir saldırı tespit sistemi geliştirilmesi hedeflenmiştir. İlk olarak, ağ verisi toplanmış ve bu veri doğrudan makine öğrenmesi algoritmalarına sunulmadan önce analiz edilip uygun hale getirilmiştir. Veriler uygun hale getirildikten sonra, IoT ağlarında olabilecek potansiyel saldırıları tespit edebilmek için çeşitli makine öğrenmesi modelleri kullanılmış ve bu modellerin doğruluk oranları karşılaştırılmıştır. Tez çalışmasında, IoT cihazlarının güvenliğini artırmak amacıyla makine öğrenmesi yöntemleri ele alınmış ve IoT ağlarındaki güvenlik açıklarını tespit etmek için kullanılan yöntemlere katkı sağlanması hedeflenmiştir.
Özet (Çeviri)
The Internet of Things (IoT) can be defined as an ecosystem of devices that interact with each other and with people to exchange data. While IoT devices have a wide range of applications, they are vulnerable to cyber attacks due to weak security measures. This situation requires the development of new methods to ensure the security of IoT systems. In this thesis, the use of machine learning methods to detect cyber attacks on IoT devices has been investigated. It is believed that machine learning techniques offer solutions for effective threat detection in IoT networks. The goal of the study is to develop an attack detection system to identify different types of attacks on IoT devices. First, network data was collected, analyzed, and prepared before being fed directly into machine learning algorithms. Once the data was prepared, different machine learning models were applied to detect potential attacks in IoT networks and the accuracy rates of these models were compared. This thesis focuses on the application of machine learning methods to improve the security of IoT devices, and aims to contribute to the methods used to detect security vulnerabilities in IoT networks.
Benzer Tezler
- An online network intrusion detection system for DDoS attacks with IoT botnet
IoT botnetleri ile yapılan dağıtık servis dışı bırakma saldırıları için çevrimiçi bir ağ saldırı tespit sistemi
ERİM AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞERİF BAHTİYAR
- Kenar bilişim için siber saldırıları tespit ve önleme yöntemleri
Cyber attack detection and prevention methods for edge computing
EBU YUSUF GÜVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Sultan Mehmet Vakıf ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ YILMAZ ÇAMURCU
- IoT için makine öğrenmesi tabanlı saldırı tespiti
Machine learning based intrusion detection for IoT
AYÇA NUR KAHYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mühendislik BilimleriEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA NERGİS YOLAÇAN
- Hybrıd explaınable model for class-ımbalance mıtagatıon and multı-protocol attack detectıon ın ıomt devıces
Hybrid explainable model for class-imbalance mitagation and multi-protocol attack detection in iomt devices
ABUALQASIM KHALIL ISMAEL ISMAEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ROA'A ALI ABDULLAH MOHAMMEDQASEM
- Savaş nesnelerinin interneti (IoBT) ortamında makine öğrenmesi tabanlı siber saldırı tespit sistemi
Savaş nesnelerinin interneti (IoBT) ortamında makine öğrenmesi tabanlı siber saldırı tespit sistemi
SAMET ÇİFCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EYÜP EMRE ÜLKÜ
DOÇ. DR. BUKET DOĞAN