Nesnelerı̇n ı̇nternetı̇nde anomalı̇ tespı̇tı̇ ı̇çı̇n görüntü dönüşümü
Image transformation for anomaly detection in internet of things
- Tez No: 935403
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FEYZA YILDIRIM OKAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Nesnelerin İnternetinin (Internet of Things / IoT) hızla yaygınlaşması, IoT verilerinin yüksek boyutlu, gürültülü ve heterojen yapısı nedeniyle anomali tespitinde önemli zorluklar ortaya çıkarmıştır. Geleneksel yöntemler genellikle güvenlik ihlallerine veya sistem arızalarına işaret edebilecek anomalileri etkili bir şekilde tespit etmekte zorlanmaktadır. Bu tez, zaman serisi verilerini Evrişimsel Sinir Ağları (Convolution Neural Networks / CNN'ler) tarafından analiz edilmek üzere görsel temsillere dönüştürmek için görüntü dönüştürme tekniklerini —Gramian Açısal Toplama Alanı (Gramian Angular Summation Field/ GASF), Gramian Açısal Farkı Alanı (Gramian Angular Difference Field/ GADF), Markov Geçiş Alanları (Markov Transition Field / MTF) ve Yineleme Grafikleri (Recurence Plots / RP)— kullanarak anomali tespitine yönelik yeni bir yaklaşım önermektedir. Model, verileri görüntülere dönüştürerek uzamsal ve zamansal örüntüleri daha iyi yakalayabilmekte ve böylece tespit doğruluğunu artırmaktadır. Ayrıca, birleşik ve sağlam bir tespit modeli oluşturmak için GASF, GADF, MTF ve RP'yi birleştiren çoklu görüntü dönüştürme tekniklerinin ortalama tabanlı bir füzyonunu sunmaktadır. TON_IoT Network veri kümesi üzerinde değerlendirilen önerilen model, ikili sınıflandırmada %98,95 ve çok sınıflı sınıflandırmada %97,05 doğruluk elde ederek bağımsız tekniklerden daha iyi performans göstermiştir. Bu sonuçlar, IoT sistemlerinde anomali tespitini önemli ölçüde geliştirmek için görüntü tabanlı yöntemlerin potansiyelini vurgulamakta ve IoT ağlarının güvenliğini sağlamak için daha etkili bir çözüm sunmaktadır. Çalışma aynı zamanda bu tekniklerin gerçek zamanlı uygulanmasına ve daha büyük, kaynak kısıtlı IoT ortamlarında ölçeklenebilirliğine yönelik gelecekteki araştırmaların önünü açmaktadır.
Özet (Çeviri)
The rapid expansion of the Internet of Things (IoT) has introduced significant challenges in anomaly detection due to the high-dimensional, noisy, and heterogeneous nature of IoT data. Traditional methods often struggle to effectively detect anomalies that may signal security breaches or system malfunctions. This thesis proposes a novel approach to anomaly detection using image transformation techniques —Gramian Angular Summation Field (GASF), Gramian Angular Difference Field (GADF), Markov Transition Fields (MTF), and Recurrence Plots (RP)— to convert time-series data into visual representations for analysis by Convolutional Neural Networks (CNNs). By transforming the data into images, the model is able to better capture spatial and temporal patterns, thereby improving detection accuracy. The research also introduces an average based fusion of multiple image transformation techniques, combining GASF, GADF, MTF, and RP, to create a unified and robust detection model. Evaluated on the TON_IoT Network dataset, the proposed model achieved 98.95% accuracy in binary classification and 96.56% accuracy in multiclass classification, outperforming standalone techniques. These results highlight the potential of image-based methods to significantly enhance anomaly detection in IoT systems, offering a more effective solution for securing IoT networks. The study also paves the way for future research into the real-time application of these techniques and their scalability in larger, resource-constrained IoT environments.
Benzer Tezler
- Yahya Kemal'de bedii tefekkür unsurları: 1 Kendi Gök Kubbemiz'de duygu
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA ÖZBALCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Türk Dili ve EdebiyatıGazi ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SADIK K. TURAL
- Le Non-naturalisme dans la Faute de I'Abbe Mouret d'Emile Zola
Başlık çevirisi yok
GÜRBÜZ SEZGİN
Yüksek Lisans
Fransızca
1986
Fransız Dili ve EdebiyatıCumhuriyet ÜniversitesiBatı Dilleri ve Edebiyatları Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TUNA ERTEM
- Anaokulu-anasınıfı öğretmenlerinin program konusundaki bilgi yeterlikleri ve hizmet-içi eğitim kurslarının okulöncesi eğitim ve program bilgilerine katkıları
Başlık çevirisi yok
NURCAN AVCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiÇocuk Gelişimi ve Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURGÜN ERSAN
- Ankara ilinde nazar ve nazarlıklar
Başlık çevirisi yok
H. FERİHA AKPINARLI
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Halk Bilimi (Folklor)Gazi ÜniversitesiEl Sanatları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİRDEVS KAYA